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Laminar

Laminar是一个开源的监控和分析工具,专为AI代理和RAG应用设计,提供类似于DataDog和PostHog的功能。它基于OpenTelemetry进行自动监控,支持快速、可靠的数据收集和分析。Laminar使用Rust编写,具有高性能和可靠性,适用于大规模数据处理。它通过提供详细的追踪、事件和分析功能,帮助开发者和企业优化AI应用的性能和用户体验。

#开源
#数据分析
#AI监控
#Rust
#自动追踪
定价: 免费
Laminar

产品详情

开源的AI代理/RAG应用的监控与分析工具

主要功能

1
基于OpenTelemetry的自动监控,仅需两行代码即可实现LLM/向量数据库调用的自动追踪。
2
支持语义事件分析,能够处理LLM管道的后台作业队列,并将输出转换为可追踪的指标。
3
使用现代技术栈构建,包括Rust、RabbitMQ、Postgres、Clickhouse等,确保了高性能和可扩展性。
4
提供直观、快速的仪表板,用于追踪、跨度和事件的可视化。
5
支持通过Docker Compose进行本地部署,方便开发者快速开始。
6
提供Python代码的自动监控和装饰器,简化了函数输入/输出的追踪。
7
支持发送即时事件和基于数据评估的事件,增强了事件处理的灵活性。
8
允许在UI中创建和管理LLM调用链的Laminar管道,简化了复杂流程的管理。

使用教程

1
访问Laminar的GitHub页面,了解项目详情和文档。
2
使用Docker Compose启动本地版本,按照文档中的步骤操作。
3
在项目中集成Laminar,通过添加几行代码自动监控LLM调用。
4
使用提供的装饰器手动追踪特定函数的输入和输出。
5
通过Laminar的仪表板查看和分析追踪数据。
6
根据需要发送事件,包括即时事件和基于数据评估的事件。
7
在Laminar UI中创建和管理LLM调用链的管道。
8
阅读文档和教程,深入了解如何使用Laminar优化AI应用。

使用示例

开发者使用Laminar监控其AI聊天机器人的性能,及时发现并修复了性能瓶颈。

企业通过Laminar分析用户行为,优化了AI推荐系统的准确性。

数据科学家利用Laminar追踪和分析大规模机器学习模型的训练过程,提高了模型的效率和效果。

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