Decoratorul @observe() creează un arbore ierarhic de urme (Trace) în dashboard-ul Langfuse, înregistrând intrările, ieșirile și durata fiecărei funcții fără cod manual de telemetrie.
Exemplu complet de aplicare
from langfuse.decorators import observe, langfuse_context
@observe()
def apeleaza_llm(mesaj: str):
# Logare metadate suplimentare în sesiune
langfuse_context.update_current_trace(user_id="user_123", tags=["productie"])
return openai_client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[{"role": "user", "content": mesaj}]
)Oferă vizibilitate completă asupra pașilor din aplicațiile complexe de agenți multi-strat.
Întrebări & Exemple practice:
Decoratorul @observe în Langfuse Python SDK: Trasarea Automată a ExecuțieiAi o întrebare despre Decoratorul @observe în Langfuse Python SDK: Trasarea Automată a Execuției sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.