

Laminar
簡介 :
Laminar是一個開源的監控和分析工具,專為AI代理和RAG應用設計,提供類似於DataDog和PostHog的功能。它基於OpenTelemetry進行自動監控,支持快速、可靠的數據收集和分析。Laminar使用Rust編寫,具有高性能和可靠性,適用於大規模數據處理。它通過提供詳細的追蹤、事件和分析功能,幫助開發者和企業優化AI應用的性能和用戶體驗。
需求人群 :
Laminar的目標受眾是AI應用開發者和企業,特別是那些需要監控和分析其AI代理和RAG應用性能的團隊。它適合需要快速、可靠地收集和分析大量數據的場合,幫助他們優化應用性能,提升用戶體驗,並做出更明智的業務決策。
使用場景
開發者使用Laminar監控其AI聊天機器人的性能,及時發現並修復了性能瓶頸。
企業通過Laminar分析用戶行為,優化了AI推薦系統的準確性。
數據科學家利用Laminar追蹤和分析大規模機器學習模型的訓練過程,提高了模型的效率和效果。
產品特色
基於OpenTelemetry的自動監控,僅需兩行代碼即可實現LLM/向量數據庫調用的自動追蹤。
支持語義事件分析,能夠處理LLM管道的後臺作業隊列,並將輸出轉換為可追蹤的指標。
使用現代技術棧構建,包括Rust、RabbitMQ、Postgres、Clickhouse等,確保了高性能和可擴展性。
提供直觀、快速的儀表板,用於追蹤、跨度和事件的可視化。
支持通過Docker Compose進行本地部署,方便開發者快速開始。
提供Python代碼的自動監控和裝飾器,簡化了函數輸入/輸出的追蹤。
支持發送即時事件和基於數據評估的事件,增強了事件處理的靈活性。
允許在UI中創建和管理LLM調用鏈的Laminar管道,簡化了複雜流程的管理。
使用教程
訪問Laminar的GitHub頁面,瞭解項目詳情和文檔。
使用Docker Compose啟動本地版本,按照文檔中的步驟操作。
在項目中集成Laminar,通過添加幾行代碼自動監控LLM調用。
使用提供的裝飾器手動追蹤特定函數的輸入和輸出。
通過Laminar的儀表板查看和分析追蹤數據。
根據需要發送事件,包括即時事件和基於數據評估的事件。
在Laminar UI中創建和管理LLM調用鏈的管道。
閱讀文檔和教程,深入瞭解如何使用Laminar優化AI應用。
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