基于 Langfuse 的 Python LLM 应用可观测性实践

闪电演讲
17:05 - 17:15
分会场 D(108 教室)
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摘要

随着大语言模型（LLM）应用的广泛普及，各类 AI 应用和智能 Agent 正在快速爆发式增长。然而，LLM 作为一种基于概率的黑盒模型，其内部机制复杂、输出不可控，给开发者在调试、评估与优化方面带来了极大挑战。 本次演讲将围绕 Python 技术栈，介绍如何使用开源工具 **Langfuse**，为 LLM 应用构建端到端的可观测性体系，提升 AI 系统的透明度与可维护性。

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