API & 데이터 플랫폼(API & Data Platform)

Langfuse는 개방적이고 확장 가능하며 유연하도록 설계되었습니다. 이 문서는 Langfuse 데이터 플랫폼 위에서 무엇을 만들 수 있는지, 그리고 목표에 맞는 데이터 접근 경로를 고르는 방법을 안내해요. CLI, MCP Server, Public API, SDK 쿼리, Blob Storage 내보내기 등 다양한 방법을 제공합니다.

출처: 문서

본문

Langfuse는 개방적이고 확장 가능하며 유연하게 설계되었습니다 (왜 Langfuse인가?). Langfuse를 사용하는 사람들은 그 위에 다양한 워크플로우와 커스터마이제이션을 구축하고 있습니다. 이는 우리의 개방형 데이터 플랫폼으로 가능해집니다.

사용 예시:

Langfuse에서 추적한 LLM 비용을 기반으로 한 청구
외부 대시보드에서 온라인 평가(evaluation) 결과 보고
trace의 원본 내보내기를 기반으로 한 파인튜닝
데이터 웨어하우스에서 관찰된 사용자 행동과 LLM Eval의 상관분석

여기서 시작하기(Start here)

만들고 싶은 것에 따라 데이터 접근 경로를 선택하세요:

목표	권장 경로
터미널이나 코딩 에이전트에서 Langfuse 사용	CLI
셸 명령을 실행할 수 없는 AI 도구 연결	MCP Server
집계 비용, 사용량, 지연시간, 볼륨, 점수 메트릭 조회	Metrics API v2
실험 실행, 아이템, 평가 점수 조회	Experiments API
로우 레벨 observations 조회	Observations API v2
Python 또는 JS/TS에서 API 사용	Query via SDKs
대량 데이터를 예약로 내보내기	Blob Storage Export
필터링된 일회성 내보내기 다운로드	Export from UI
프롬프트, 데이터셋, 프로젝트 등 리소스 관리	Public API

기능(Features)

더 알아보기 (Learn more)

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