Langfuse показывает, что на самом деле происходит внутри вашего AI-приложения: какие запросы уходят, какие ответы приходят, сколько это стоит и где качество проседает.
Что это
Система трассировки и оценки. Записывает каждый шаг работы приложения, считает расход и стоимость, позволяет собирать оценки качества ответов и сравнивать версии подсказок.
Какую задачу закрывает
Приложение на языковой модели ломается тихо: ответы становятся хуже, но ошибок в журналах нет. Без наблюдения вы узнаёте об этом от пользователей. Langfuse делает деградацию видимой.
Кому подходит, а кому нет
- Подходит: Командам, у которых AI-функция уже работает у пользователей
- Подходит: Тем, кто меняет подсказки и хочет понимать последствия
- Подходит: Проектам, где расходы на модель стали заметной статьёй
- Не подходит: Прототипам — избыточно
- Не подходит: Тем, у кого одно обращение к модели в день
Что учесть до внедрения. Проект в начале 2026 года перешёл под крыло крупной компании. Лицензия и возможность самостоятельной установки официально сохранены, но при долгосрочном планировании это стоит держать в поле зрения — история с открытыми проектами после поглощений бывает разной.
Как проверить за час
- Разверните и подключите к работающему приложению
- Дайте набраться данным за неделю реального использования
- Посмотрите распределение стоимости по типам запросов
- Найдите десять худших ответов и разберите, что общего
Частые вопросы
Замедляет ли работу приложения?
Отправка данных асинхронная, влияние минимально.
Обязательна ли самостоятельная установка?
Нет, есть облако. Свой сервер нужен, если содержимое запросов нельзя выгружать.
Можно ли оценивать качество автоматически?
Да, есть механизмы оценки. Но человеческая проверка на выборке всё равно нужна.
Наблюдение ставят после первой неприятной истории с качеством. Дешевле поставить до неё — данные за прошлый месяц потом уже не соберёшь.
Материал оказался полезным?
Спасибо. Это влияет на то, что мы разберём дальше.