精选理由
想系统掌握 LLM 应用的可观测性与评估？这篇教程用 Langfuse 手把手带你走通追踪、提示管理、评分和实验全流程，还支持模拟 LLM 免费用。做 LLM 工程或运维的团队值得收藏。
本文是一篇教程，指导读者使用 Langfuse（一个开源 LLM 工程平台）构建完整的可观测性与评估管道。教程涵盖了追踪、提示管理、评分、数据集和实验等核心功能。它支持使用真实的 OpenAI 密钥或确定性模拟 LLM，让读者无需付费模型访问即可理解所有主要功能。文章提供了逐步实现的工作流程，适合希望系统学习 LLM 工程实践的开发者。
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本文是一篇教程，指导读者使用 Langfuse（一个开源 LLM 工程平台）构建完整的可观测性与评估管道。教程涵盖了追踪、提示管理、评分、数据集和实验等核心功能。它支持使用真实的 OpenAI 密钥或确定性模拟 LLM，让读者无需付费模型访问即可理解所有主要功能。文章提供了逐步实现的工作流程，适合希望系统学习 LLM 工程实践的开发者。
In this tutorial, we implement the Langfuse (an open-source LLM engineering platform) pipeline for tracing, prompt management, scoring, datasets, and experiments. We build a complete workflow that works with either a rea…