使用场景

开发者使用Laminar监控其AI聊天机器人的性能，及时发现并修复了性能瓶颈。

企业通过Laminar分析用户行为，优化了AI推荐系统的准确性。

数据科学家利用Laminar追踪和分析大规模机器学习模型的训练过程，提高了模型的效率和效果。

产品特色

基于OpenTelemetry的自动监控，仅需两行代码即可实现LLM/向量数据库调用的自动追踪。

支持语义事件分析，能够处理LLM管道的后台作业队列，并将输出转换为可追踪的指标。

使用现代技术栈构建，包括Rust、RabbitMQ、Postgres、Clickhouse等，确保了高性能和可扩展性。

提供直观、快速的仪表板，用于追踪、跨度和事件的可视化。

支持通过Docker Compose进行本地部署，方便开发者快速开始。

提供Python代码的自动监控和装饰器，简化了函数输入/输出的追踪。

支持发送即时事件和基于数据评估的事件，增强了事件处理的灵活性。

允许在UI中创建和管理LLM调用链的Laminar管道，简化了复杂流程的管理。

使用教程

访问Laminar的GitHub页面，了解项目详情和文档。

使用Docker Compose启动本地版本，按照文档中的步骤操作。

在项目中集成Laminar，通过添加几行代码自动监控LLM调用。

使用提供的装饰器手动追踪特定函数的输入和输出。

通过Laminar的仪表板查看和分析追踪数据。

根据需要发送事件，包括即时事件和基于数据评估的事件。

在Laminar UI中创建和管理LLM调用链的管道。

阅读文档和教程，深入了解如何使用Laminar优化AI应用。