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Langfuse

先给你一个整体结构，方便你选择重点看哪部分：

Langfuse 是什么、适用场景
核心功能与典型架构
部署方式概览（Cloud vs 自托管）
Docker Compose 自托管部署：详细步骤
Kubernetes / 生产环境要点简述
官方文档入口（含中文页面）

1. Langfuse 是什么？

Langfuse 是一个开源的 LLM 工程平台（LLMOps 平台），主打 可观测性（observability）+ 分析 + 调试，专门服务于由大模型驱动的应用。(GitHub)

官方一句话：

帮助团队协作开发、监控、评估和调试 AI / LLM 应用。

简要理解：

类似 “应用监控 + 调试台 + 评估平台” 的组合，为 LLM 应用准备：
- 记录每一次 prompt / completion、embedding、RAG 检索、工具调用、函数调用等；
- 串联成 trace（调用链） 和 session（会话）；
- 对延迟、错误率、token 消耗、成本等做统计；
- 做 A/B 测试、评估（LLM-as-a-judge、人类标注）、用户反馈管理。(Langfuse)

对比其它方案（如 LangSmith）来说，Langfuse 的特点：

完全开源，可以自托管（适合合规要求严格的企业）。(GitHub)
集成生态丰富：官方支持 OpenAI、LangChain、LlamaIndex、LiteLLM、OpenTelemetry 等。(Langfuse)

2. 核心功能 & 典型架构

2.1 核心功能（简版）

Tracing（调用链追踪）：
- 记录所有 LLM 调用和非 LLM 调用（RAG 检索、向量检索、外部 API 等）；
- 支持嵌套 span、session、多轮对话。(Langfuse)
Metrics & Monitoring（指标监控）：
- 延迟、错误率、吞吐、token 使用量、成本等；
- 可以按环境、项目、用户、版本等维度过滤。(Langfuse)
Feedback & Evaluation（反馈与评估）：
- 采集用户反馈（thumbs up/down、自定义评分等）；
- 支持设置 LLM-as-a-judge 评估任务，或者人工标注工作流。(Langfuse)
测试与实验：
- Prompt 版本管理，A/B 测试不同模型/Prompt/参数；
- 对比不同实验的质量和成本。(Langfuse)
集成方式：
- 官方 SDK: Python / JS；
- 与 LangChain、LlamaIndex、LiteLLM、Dify、LobeChat 等集成；
- 支持 OpenTelemetry / HTTP API 接入。(Langfuse)

2.2 典型架构（自托管）

以官方 Docker Compose 自托管架构为例，Langfuse 通常包含：(Langfuse)

langfuse-web：前端 + API
langfuse-worker：后台任务、异步处理
PostgreSQL：主事务数据库
ClickHouse：大规模事件 / trace 分析存储（时序 + 列存）
Redis：缓存、队列
对象存储（MinIO / S3）：存储大体积事件、附件等

你只需要在内网部署这一套，然后在你的 LLM 应用中集成 SDK，把 trace 打到 Langfuse 即可。

3. 部署方式概览

官方支持多种部署方式：(Langfuse)

Langfuse Cloud（官方托管）
- 无需部署，注册即用，适合快速试用、对数据合规要求不敏感的场景。
自托管（Self-hosted）
- Docker Compose（最简单，官方强烈推荐先用这个）：本地 / 云服务器都可。
- Kubernetes（Helm chart、自定义 K8s YAML）：适合生产、高可用、多副本。
- 你也可以自己改造，把 Postgres / ClickHouse / Redis / 对象存储接入现有基础设施。

下面重点说 Docker Compose 部署步骤，因为这是最直观、最常用的一种。

4. Docker Compose 自托管部署：详细步骤（推荐）

4.1 环境准备

最低准备（单机或云主机都行）：

操作系统：Linux（Ubuntu / Debian / CentOS 等）、或者 Mac / Windows（开发环境）
Docker & Docker Compose 已安装、可用
机器资源建议：
- CPU：4 核 +
- 内存：8GB +
- 磁盘：100GB+（看日志与 trace 量级）

官方文档明确给出了 Docker Compose 部署指引，是当前推荐方式。(Langfuse)

4.2 获取官方 docker-compose.yml

1）从 Langfuse 官方仓库下载 docker-compose.yml，示意：

git clone https://github.com/langfuse/langfuse.git
cd langfuse
# 注意切换到需要的版本分支，例如 v3.x
ls docker-compose.yml

或者直接浏览器打开 GitHub 对应版本，下载 docker-compose.yml。(GitHub)

2）建议：不要直接复制粘贴别人博客里的 compose 配置，最好以官方为基准再做修改，避免挂载目录、版本不一致等坑。(博客园)

4.3 持久化目录准备（示例）

在服务器上创建几个目录用于数据持久化，例如：

mkdir -p /opt/langfuse/postgres
mkdir -p /opt/langfuse/clickhouse_data
mkdir -p /opt/langfuse/clickhouse_logs
mkdir -p /opt/langfuse/minio_data
mkdir -p /opt/langfuse/redis

这些路径在后面 docker-compose.yml 的 volumes 里要对应上。(博客园)

4.4 配置 docker-compose.yml 的关键点

官方 compose 文件里，大致包含以下服务：langfuse-web, langfuse-worker, postgres, clickhouse, redis, minio 等。(Langfuse)

你需要重点关注：

1）数据库 & 存储配置

PostgreSQL：
- POSTGRES_USER, POSTGRES_PASSWORD, POSTGRES_DB
- 挂载路径：如 /opt/langfuse/postgres:/var/lib/postgresql/data
ClickHouse：
- 版本建议 >= 24.x（官方说明需要较新版本以支持特性）。(博客园)
- 数据、日志挂载，例如：
  - /opt/langfuse/clickhouse_data:/var/lib/clickhouse
  - /opt/langfuse/clickhouse_logs:/var/log/clickhouse-server
MinIO：
- 自建 S3 兼容存储，示例入口命令：
```
command: >sh -c 'mkdir -p /data/langfuse && minio server --address ":9000" --console-address ":9001" /data'
```
- 环境变量如：
```
MINIO_ROOT_USER: minio
MINIO_ROOT_PASSWORD: miniosecret
```
- 注意挂载路径与命令中路径一致（有些博客示例是 /data，有的是 /minio_data，需要统一）。(博客园)

2）Langfuse 服务环境变量

核心环境变量示例（简化版，具体请看官方自托管文档）：(Langfuse)

environment:DATABASE_URL: postgresql://postgres:postgres@postgres:5432/postgresSALT: "mysalt"  # 任意随机字符串ENCRYPTION_KEY: "32字节hex，使用 openssl rand -hex 32 生成"TELEMETRY_ENABLED: "true"CLICKHOUSE_URL: http://clickhouse:8123CLICKHOUSE_USER: clickhouseCLICKHOUSE_PASSWORD: clickhouse# S3 / MinIO 相关LANGFUSE_S3_EVENT_UPLOAD_BUCKET: langfuseLANGFUSE_S3_EVENT_UPLOAD_ACCESS_KEY_ID: minioLANGFUSE_S3_EVENT_UPLOAD_SECRET_ACCESS_KEY: miniosecretLANGFUSE_S3_EVENT_UPLOAD_ENDPOINT: http://minio:9000LANGFUSE_S3_EVENT_UPLOAD_FORCE_PATH_STYLE: "true"

前端（langfuse-web）上还会有：

  NEXTAUTH_URL: http://your-domain-or-ip:3000NEXTAUTH_SECRET: "随便一个随机字符串"

以及初始化组织 / 用户的变量（可选，方便一键初始化）：(博客园)

  LANGFUSE_INIT_ORG_NAME: "WanBridge"LANGFUSE_INIT_USER_EMAIL: "admin@example.com"LANGFUSE_INIT_USER_PASSWORD: "StrongPassword!"

3）端口映射

典型：

langfuse-web:ports:- "3000:3000"langfuse-worker:ports:- "3030:3030"  # 可选postgres:ports:- "5432:5432"clickhouse:ports:- "8123:8123"- "9000:9000"minio:ports:- "9090:9000"- "9091:9001"redis:ports:- "6379:6379"

4.5 启动服务

在 docker-compose.yml 所在目录：

docker compose pull    # 可选，先拉镜像
docker compose up -d

查看运行状态：

docker compose ps
docker compose logs -f langfuse-web

确认所有服务 STATUS 为 Up (healthy) 或至少是 Up。(博客园)

4.6 初次访问与初始化

1）浏览器访问：

若本地安装：http://localhost:3000
若服务器：http://<服务器IP>:3000

2）如在 docker-compose 中配置了 LANGFUSE_INIT_* 系列变量，首次启动时会自动创建组织 / 项目 / 用户。你可以用配置中的 LANGFUSE_INIT_USER_EMAIL + LANGFUSE_INIT_USER_PASSWORD 登录。(博客园)

3）登录后，在 Langfuse UI 中：

创建项目或使用默认项目；
在项目设置中获取 Public Key / Secret Key（SDK 接入需要）。

4.7 在你的应用中接入 Langfuse（快速示例）

以 Python 为例（伪代码简化）(Langfuse) ：

from langfuse import Langfuself = Langfuse(public_key="your_public_key",secret_key="your_secret_key",host="http://your-domain-or-ip:3000"  # 如自托管
)# 记录一次 LLM 调用
trace = lf.trace(name="chat_completion",user_id="user-123",
)span = trace.span(name="openai_call",input="用户输入的问题",output="模型回复",model="gpt-4.1",metadata={"latency_ms": 1200}
)trace.update(metadata={"session_id": "some-session"},
)

然后你就能在 Langfuse UI 中看到完整的 trace。

5. Kubernetes / 生产环境要点（简述）

如果你后续要在生产环境部署在 K8s 中，大致注意：

使用官方提供的 K8s / Helm 示例（通常在 GitHub 或 docs 中给出）。(GitHub)
数据库、对象存储尽量使用你们公司的托管服务：
- 例如：RDS（Postgres）、Managed ClickHouse、企业级 Redis、云 S3、OSS 等；
对 langfuse-web 和 langfuse-worker 部署多个副本（Deployment + HPA），加上 Ingress / LB；
配置：
- 健康检查（Readiness / Liveness）；
- 日志采集；
- 资源限制（requests/limits）；
- 安全（Secret 管理、TLS、内网访问控制）。

如果你们 Wan Bridge 有统一的云原生基础设施，可以让平台同事帮忙把 Postgres、ClickHouse、Redis、对象存储接入，然后你只需要维护 Langfuse 的 web + worker 服务。

6. 官方文档与入口

6.1 官网 & 文档首页

官网：https://langfuse.com (Langfuse)
文档首页：https://langfuse.com/docs (Langfuse)
文档 GitHub 仓库（文档 markdown 版）：https://github.com/langfuse/langfuse-docs (GitHub)

文档里包含：

Observability / Tracing 概览
各语言 SDK 的使用方法
与 OpenAI / LangChain / LlamaIndex 等的集成教程
自托管部署（Docker Compose / K8s）
配置项（环境变量）、安全、备份等

6.2 自托管部署官方文档

自托管 Docker Compose 指南：
https://langfuse.com/self-hosting/deployment/docker-compose (Langfuse)

这里有最新的 docker-compose.yml 示例、环境变量说明以及本地 / 云服务器部署步骤。

6.3 中文概述页面

中文简介（机器翻译，但对整体理解很有帮助）：
https://langfuse.com/cn (Langfuse)

里面有：

Langfuse 是什么、主要功能；
为什么选择 Langfuse；
如何开始（Cloud / 自托管）；
支持与社区等。

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1. Langfuse 是什么？

2. 核心功能 & 典型架构

2.1 核心功能（简版）

2.2 典型架构（自托管）

3. 部署方式概览

4. Docker Compose 自托管部署：详细步骤（推荐）

4.1 环境准备

4.2 获取官方 docker-compose.yml

4.3 持久化目录准备（示例）

4.4 配置 docker-compose.yml 的关键点

4.5 启动服务

4.6 初次访问与初始化

4.7 在你的应用中接入 Langfuse（快速示例）

5. Kubernetes / 生产环境要点（简述）

6. 官方文档与入口

6.1 官网 & 文档首页

6.2 自托管部署官方文档

6.3 中文概述页面

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2. 核心功能 & 典型架构

2.1 核心功能（简版）

2.2 典型架构（自托管）

3. 部署方式概览

4. Docker Compose 自托管部署：详细步骤（推荐）

4.1 环境准备

4.2 获取官方 docker-compose.yml

4.3 持久化目录准备（示例）

4.4 配置 docker-compose.yml 的关键点

4.5 启动服务

4.6 初次访问与初始化

4.7 在你的应用中接入 Langfuse（快速示例）

5. Kubernetes / 生产环境要点（简述）

6. 官方文档与入口

6.1 官网 & 文档首页

6.2 自托管部署官方文档

6.3 中文概述页面

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