예제 프로젝트(Example Project)
예제 프로젝트(Example Project)
Langfuse 예제 프로젝트는 실시간 공유 프로젝트로, 계정을 직접 만들기 전에 실제 데이터로 Langfuse의 기능을 탐색해 볼 수 있게 해줍니다. 이 문서는 첫 데모 trace를 생성하는 방법과 전체 데모 프로젝트를 둘러보는 방법을 안내해요.
출처: 문서
본문
Langfuse 예제 프로젝트는 실시간, 공유 프로젝트로 여러분이 직접 계정을 만들기 전에 실제 데이터로 Langfuse의 기능을 탐험할 수 있게 해줍니다.
Step 01 — 첫 번째 데모 trace 생성하기: 아래 데모 인터랙션을 실행해 실제 데이터를 생성하세요.
Step 02 — Langfuse에서 내 trace 찾기: Tracing을 열고 가장 최근 요청을 선택해 해당 trace를 검사하세요. (traces 보기)
Step 03 — 전체 데모 프로젝트 탐색하기: Langfuse에서 실시간 공유 프로젝트를 여세요. (공유 프로젝트)
🎥 영상이 더 편하다면? 모든 Langfuse 기능에 대한 엔드투엔드 워크스루 를 시청해 보세요.
데모 trace 생성하기
- 음성 대화: AI 에이전트와 음성 대화를 시작해 보세요. OpenAI GPT-Live로 동작하며, 모든 턴, 툴 콜, 녹음이 LiveKit Agents 를 통해 Langfuse에 추적됩니다. 모든 음성 인터랙션은 공개 예제 프로젝트에 추적됩니다.
- 이미지 생성: GPT-Image-2.5 Flare 기반으로 분당 3회 생성으로 제한됩니다. 모든 인터랙션은 공개 예제 프로젝트에 추적됩니다.
- 게임: TypeSafe Jev 기반. 라운드당 하나의 trace, 게임당 하나의 세션이 생성됩니다.
구현 세부 사항이 궁금하다면? 모든 데모 앱은 완전히 오픈소스입니다. Q&A 챗봇이 어떻게 만들어졌는지에 대한 블로그 글 을 확인해 보세요.
샘플 프로젝트의 eval 설정을 복사해 쓰고 싶다면? docs 챗봇에 Langfuse를 어떻게 사용하는지에 대한 글 을 확인해 보세요.
⚠️ 주의: 민감한 정보를 입력하지 마세요. 모든 채팅 메시지는 공개 예제 프로젝트에서 볼 수 있습니다. 응답이 부정확할 수 있으니 문서를 확인하거나 채팅 위젯으로 문의해 주세요.
다음 단계(Next Steps)
내 프로젝트를 직접 만들 준비가 되셨나요?
- Get Started with Tracing — LLM 애플리케이션에 옵저버빌리티 추가하기
- Set Up Prompt Management — 프롬프트를 코드 밖으로 옮기기
- Evaluate Production Traffic — 실시간 프로덕션 trace 점수 매기기
더 알아보기 (Learn more)
- 출처 문서: 예제 프로젝트(Example Project)