新しい LLM モニタリングアプリケーションを作成¶

1. Agent 監視 > アプリケーション一覧 に移動します。
2. 「アプリケーションを作成」をクリックします。
3. LLM モニタリングアプリケーション タブを選択します。

統合タイプ¶

アプリケーション作成ページで、現在デフォルトで Langfuse の統合 をサポートしています。

接続設定¶

ここでは次の 3 つの方法をサポートしています。

Python の接続

JS/TS の接続

その他のモデル/フレームワークの接続

Python の接続¶

1. 依存関係のインストール¶

pip install langfuse

2. クライアントの初期化¶

LANGFUSE_PUBLIC_KEY="app_id"
LANGFUSE_SECRET_KEY="llm_bb0f30d.....66eec"
LANGFUSE_HOST="https://llm-openway.guance.com"

from langfuse import Langfuse
langfuse = Langfuse()

from langfuse import Langfuse
langfuse = Langfuse(
  public_key="app_id",
  secret_key="llm_bb0f30d.....66eec",
  host="https://llm-openway.guance.com"
)

3. 接続の確認¶

langfuse.auth_check() を使用して接続が成功したかどうかを確認できます。本番環境ではアプリケーションのレイテンシが増加するため、使用しないことをお勧めします。

from langfuse import Langfuse
# 初期化（パラメータで直接指定）
langfuse = Langfuse(
    public_key="app_id",
    secret_key="llm_d9f06c320a9***6e9807",
    host="https://llm-openway.guance.com"
)
# 接続を確認します。これは同期呼び出しであり、本番環境では推奨しません。このメソッドは設定の確認のみに使用します。
if langfuse.auth_check():
    print("Langfuse client is authenticated and ready!")

接続に失敗した場合、次のエラーが発生する可能性があります。

langfuse.api.resources.commons.errors.unauthorized_error.UnauthorizedError: status_code: 401, body: {}

このエラーは通常、App ID または Client Token が正しくないことを示します。パラメータの設定を確認してください。

詳細な情報とエンドツーエンドの例については、Python を参照してください。

JS/TS の接続¶

1. 依存関係のインストール¶

npm install @langfuse/tracing @langfuse/otel @opentelemetry/sdk-node

詳細なパッケージ情報については、こちら をクリックしてください。

2. 認証情報の登録¶

アプリケーション環境に次の環境変数を設定します。プロジェクトのルートディレクトリに .env ファイルと、dotenv のような変数を読み込むパッケージがあることを確認してください。

LANGFUSE_SECRET_KEY="llm_122f6b85d0c7454fa0f9*****d360"
LANGFUSE_PUBLIC_KEY="pk-lf-..."
LANGFUSE_BASE_URL="https://llm-openway.guance.com",

3. OpenTelemetry の初期化¶

Langfuse SDK のトレースは OpenTelemetry 上に構築されているため、OpenTelemetry SDK を設定する必要があります。LangfuseSpanProcessor はトレースを Langfuse に送信するための重要なコンポーネントです。

import { NodeSDK } from "@opentelemetry/sdk-node";
import { LangfuseSpanProcessor } from "@langfuse/otel";
const sdk = new NodeSDK({
  spanProcessors: [new LangfuseSpanProcessor()],
});
sdk.start();

クリックして Ollama の統合例 を表示します。

詳細な情報とエンドツーエンドの例については、JS/TS を参照してください。

その他の接続¶

DeepSeek、Ollama、LangChain、Dify などの他のモデルやフレームワークとの統合が必要な場合は、Langfuse 公式ドキュメント を参照して設定してください。

LangChain OpenTelemetry 接続¶

OpenTelemetry を介して LangChain アプリケーションを接続できます。接続が完了すると、LLM モニタリングアプリケーションで呼び出しトレース、入力、出力、トークン消費量などを確認できます。

システムは OpenTelemetry の gen_ai 関連属性を解析し、次の情報を表示します。

• Input: モデル呼び出しの入力内容
• Output: モデルから返された出力内容
• Token: 入力、出力、および合計トークン消費量
• モデル、サービス、呼び出しステータスなどの関連情報

コード内の変数を入力する¶

ページ右側に次の情報を入力します。

情報が正しいことを確認したら、「作成」をクリックして、LLM モニタリングアプリケーションの接続を完了します。