Laminar

Laminar是一個開源的監控和分析工具，專為AI代理和RAG應用設計，提供類似於DataDog和PostHog的功能。它基於OpenTelemetry進行自動監控，支持快速、可靠的數據收集和分析。 Laminar使用Rust編寫，具有高性能和可靠性，適用於大規模數據處理。它通過提供詳細的追踪、事件和分析功能，幫助開發者和企業優化AI應用的性能和用戶體驗。

需求人群：

" Laminar的目標受眾是AI應用開發者和企業，特別是那些需要監控和分析其AI代理和RAG應用性能的團隊。它適合需要快速、可靠地收集和分析大量數據的場合，幫助他們優化應用性能，提升用戶體驗，並做出更明智的業務決策。"

使用場景示例：

開發者使用Laminar監控其AI聊天機器人的性能，及時發現並修復了性能瓶頸。

企業通過Laminar分析用戶行為，優化了AI推薦系統的準確性。

數據科學家利用Laminar追踪和分析大規模機器學習模型的訓練過程，提高了模型的效率和效果。

產品特色：

基於OpenTelemetry的自動監控，僅需兩行代碼即可實現LLM/向量數據庫調用的自動追踪。

支持語義事件分析，能夠處理LLM管道的後台作業隊列，並將輸出轉換為可追踪的指標。

使用現代技術棧構建，包括Rust、RabbitMQ、Postgres、Clickhouse等，確保了高性能和可擴展性。

提供直觀、快速的儀表板，用於追踪、跨度和事件的可視化。

支持通過Docker Compose進行本地部署，方便開發者快速開始。

提供Python代碼的自動監控和裝飾器，簡化了函數輸入/輸出的追踪。

支持發送即時事件和基於數據評估的事件，增強了事件處理的靈活性。

允許在UI中創建和管理LLM調用鏈的Laminar管道，簡化了複雜流程的管理。

使用教程：

訪問Laminar的GitHub頁面，了解項目詳情和文檔。

使用Docker Compose啟動本地版本，按照文檔中的步驟操作。

在項目中集成Laminar ，通過添加幾行代碼自動監控LLM調用。

使用提供的裝飾器手動追踪特定函數的輸入和輸出。

通過Laminar的儀表板查看和分析追踪數據。

根據需要發送事件，包括即時事件和基於數據評估的事件。

在Laminar UI中創建和管理LLM調用鏈的管道。

閱讀文檔和教程，深入了解如何使用Laminar優化AI應用。