Ich integriere AI-Observability, Tracing und Output-Bewertung in deine App
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Verwendest du schon KI, aber es fehlt die Sichtbarkeit auf Calls und Output-Qualität?
Ich füge einer bestehenden Python- oder Node.js-KI-Workflow lokal gehostete Langfuse-Tracing und konfigurierbare Evaluierung hinzu.
Langfuse und seine Tracing-Daten laufen auf deinem eigenen Computer oder Server, nicht in Langfuse Cloud.
Inklusive:
- Überprüfung des Workflows und Anpassung des Integrationscodes
- Einrichtung von lokalem Langfuse und Nachverfolgung der vereinbarten Schritte und Model-Aufrufe
- Aufzeichnung zulässiger Eingaben, Ausgaben, Fehler, Latenz und verfügbare Nutzungs-/Kostenschätzungen
- Konfiguration der vereinbarten Geschäftsprüfungen und deines Evaluierungsmodells
- Export der vereinbarten Eingabe-/Ausgabefelder als strukturiertes JSONL für Trainingsdaten
- Lieferung von Quellcode-Änderungen, Setup-Notizen und einem verifizierten Test-Workflow
Exporte erfordern deine Datenverwendungsfreigabe und Prüfung vor dem Training. Modelltraining, Dataset-Kuration, individuelle Dashboards, zusätzliche Workflows und neue Evaluierungs-Algorithmen sind separat.
Du stellst Quellzugang, eine funktionierende Testumgebung, Beispiele und Kriterien bereit und zahlst Hosting-/Modelfees. Evaluierung nutzt deinen genehmigten lokalen oder externen Endpunkt; externe Evaluierung sendet die vereinbarten Daten an den jeweiligen Anbieter.
Schreibe mir vor der Bestellung, um Umfang und Abnahmekriterien abzustimmen.
Lerne Ian Ye kennen
AI Product Builder, Product Design, Web Apps and Workflows
- AusChina
- Mitglied seitJuli 2026
- ⌀ Antwortzeit17 Stunden
Sprachen
Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was brauchen Sie vor dem Start?
Ich benötige Zugriff auf den relevanten Quellcode, Setup-Anweisungen, eine funktionierende Testumgebung, den Ziel-KI-Workflow, repräsentative Muster und deine Evaluierungskriterien. Bitte gib Zugangsdaten über eine verabredete sichere Methode.
Braucht meine App LangChain oder eine vorhandene Langfuse-Integration?
Nein. Ich kann mit bestehenden Python- oder Node.js-KI-Anwendungen arbeiten, einschließlich direkter Modell-API-Aufrufe. LangChain ist nicht erforderlich. Zunächst prüfe ich deinen Quellcode auf Kompatibilität und notwendige Änderungen.
Können Evaluierungen nach meinen eigenen Geschäftsregeln erfolgen?
Ja. Wir definieren Prüfungen, Bewertungskriterien, Schwellenwerte und Referenzmaterialien für deinen Workflow. Die Regelkonfiguration wird dokumentiert. Neue benutzerdefinierte Algorithmen oder ein vises Regel-Editor benötigen separates Scope.
Wird meine Tracing-Daten in Langfuse Cloud gespeichert?
Nein. Langfuse läuft in deiner eigenen Umgebung. Die modellbasierte Evaluierung nutzt den von dir genehmigten Endpunkt, lokal oder extern. Selbst gehostetes Tracing bedeutet nicht automatisch lokale Modell-Inferenz.
Was sehe ich nach einem KI-Aufruf?
Du kannst eingekapselte Eingaben, Ausgaben, Ausführungsschritte, Fehler, Latenz und verfügbare Nutzungsdaten in Langfuse einsehen. Vereinbarte Evaluierungen zeigen Scores oder Prüfergebnisse mit Begründungen. Fehlt Nutzungs- oder Kostendaten, wird das als nicht verfügbar markiert.
Dieses Paket enthält ein benutzerdefiniertes Dashboard oder Trainingsdatensatz?
Dieses Paket nutzt die selbst gehostete Langfuse-Schnittstelle. Ein separates Dashboard, ein menschliches Review-System, kuratierter Trainingsdatensatz oder Modelltraining ist nicht enthalten. Diese können nach Prüfung deiner Anforderungen separat festgelegt werden.
'Sind Hosting-, Modellgebühren und zusätzliche Funktionen enthalten?
Hosting- und Modell-API-Gebühren zahlst du. Eine Überarbeitung deckt Anpassungen innerhalb des vereinbarten Workflows und der Abnahmekriterien ab. Weitere Workflows, neue Geschäftsfeatures oder Änderungen am Umfang benötigen ein separates Angebot.

