J'ajouterai l'observabilité IA, le traçage et l’évaluation des sorties à votre application
À propos de ce service
Traduction automatique
Déjà votre IA mais manque de visibilité sur les appels et la qualité des résultats ?
J'ajouterai un traçage Langfuse local et une évaluation configurable à UN seul flux IA Python ou Node.js existant.
Langfuse et ses données de traçage s'exécutent sur votre ordinateur ou sur un serveur privé, et non sur Langfuse Cloud.
Inclus :
- Revoir le flux et modifier le code d'intégration
- Mettre en place Langfuse local et tracer les étapes convenues et les appels de modèles
- Enregistrer les entrées autorisées, sorties, erreurs, latence et estimations d'utilisation/coût disponibles
- Configurer les contrôles métier convenus et votre modèle d'évaluation
- Exporter les champs d'entrée/sortie convenus au format JSONL structuré pour la préparation des données d'entraînement
- Livrer les modifications du code source, les notes de configuration et un flux de travail de test vérifié
Les exports nécessitent votre permission d'utilisation des données et une révision avant l'entraînement. La formation du modèle, la curation des ensembles de données, les tableaux de bord personnalisés, les flux additionnels et les nouveaux algorithmes d'évaluation sont séparés.
Vous fournissez l'accès au code source, un environnement de test fonctionnel, des échantillons et les critères, et vous payez les frais d'hébergement/modèle. L'évaluation utilise votre endpoint local ou externe approuvé ; l'évaluation externe envoie les données convenues à ce prestataire.
Veuillez me contacter avant de commander pour confirmer le périmètre et les critères d'acceptation.
Découvrez Ian Ye
AI Product Builder, Product Design, Web Apps and Workflows
- DeChine
- Membre depuisjuil. 2026
- Temps de réponse moy.17 heures
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FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin avant de commencer ?
J'ai besoin d'accéder au code source pertinent, des instructions de configuration, d'un environnement de test fonctionnel, du flux IA cible, d'échantillons représentatifs et de vos critères d'évaluation. Merci de fournir les identifiants via une méthode sécurisée et convenue.
Mon application nécessite-t-elle LangChain ou une intégration Langfuse existante ?
Non. Je peux travailler avec des applications Python ou Node.js existantes, y compris les appels directs d'API de modèles. LangChain n'est pas nécessaire. Je passerai en revue votre code source en premier lieu pour confirmer la compatibilité et les modifications requises.
Les évaluations peuvent-elles suivre mes propres règles métier ?
Oui. Nous définirons les contrôles, les critères de notation, les seuils et les ressources de référence pour votre flux. La configuration des règles sera documentée. De nouveaux algorithmes personnalisés ou un éditeur de règles visuel nécessitent un périmètre distinct.
Mes données de traçage seront-elles stockées dans Langfuse Cloud ?
Non. Langfuse s'exécutera dans votre propre environnement. L'évaluation basée sur le modèle utilise l'endpoint que vous approuvez, qui peut être local ou externe. Le traçage auto-hébergé ne signifie pas automatiquement une inférence locale du modèle.
Que verrai-je après un appel IA ?
Vous pourrez inspecter les entrées et sorties capturées, les étapes d'exécution, les erreurs, la latence et les données d'utilisation disponibles dans Langfuse. Les évaluations convenues affichent les scores ou les résultats des contrôles avec leurs raisons. Les données d'utilisation ou de coût manquantes seront marquées comme indisponibles.
Ce paquet inclut-il un tableau de bord personnalisé ou un jeu de données d'entraînement ?
Ce paquet utilise l'interface Langfuse auto-hébergée. Un tableau de bord séparé, un système de révision humaine, un jeu de données d'entraînement ou une formation de modèle ne sont pas inclus. Ceux-ci peuvent être définis séparément après examen de vos exigences.
L'hébergement, les frais de modèle et les fonctionnalités additionnelles sont-ils inclus ?
Les frais d'hébergement et d'API de modèle sont à votre charge. Une révision couvre les ajustements dans le cadre du flux et des critères d'acceptation convenus. Des flux supplémentaires, de nouvelles fonctionnalités métier ou des modifications du périmètre convenu nécessitent une offre distincte.

