news 2026/5/1 8:52:38

4.3 Langfuse 集成实战:追踪 OpenAI、LangChain 和 LangGraph 应用

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张小明

前端开发工程师

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4.3 Langfuse 集成实战:追踪 OpenAI、LangChain 和 LangGraph 应用

4.3 Langfuse 集成实战:追踪 OpenAI、LangChain 和 LangGraph 应用

导语:在上一章,我们已经成功地在本地运行了 Langfuse,并初步领略了其强大的追踪能力。现在,是时候将这项能力应用到我们之前构建的各种 AI 应用中了。本章将是一次聚焦于“集成”的实战演练。我们将分别针对三种最主流的应用类型——基于原生 OpenAI API 的应用、基于 LangChain 的应用、以及基于 LangGraph 的复杂应用——提供清晰、可直接复用的集成代码范例。通过本章的学习,你将拥有一个可以随时查阅的“集成手册”,无论你未来的项目采用何种架构,你都能胸有成竹地为其装上 Langfuse 这双“火眼金睛”。

目录

  1. 集成模式回顾:手动 vs. 自动
    • 手动追踪:通过langfuse.trace()等方法,精确控制每一个spangeneration的创建。最灵活,也最繁琐。
    • 自动追踪:通过LangfuseCallbackHandler,利用框架(如 LangChain)的回调机制,自动捕获和记录所有事件。最便捷,也最“魔法”。
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