Megjelent a Langfuse v4, gyorsabb értékeléssel és multimodális támogatással

Új adatmodell és gyorsabb felület

A Langfuse augusztus 31-i bejelentése szerint a Langfuse v4 elérhető a Langfuse Cloudban, és általánosan hozzáférhetővé vált saját üzemeltetésű telepítésekhez is. A verzió újratervezett adatmodellt használ, amely a vállalat szerint a felületen és az API-kon akár 165-ször nagyobb teljesítményt tesz lehetővé.

A Langfuse közlése alapján a táblázatok betöltési ideje másodpercekről ezredmásodpercekre csökkenhet, a nagy projektek irányítópultjai pedig legalább tízszer gyorsabban tölthetnek be. A v4 olyan funkciókat is lehetővé tesz, mint a teljes szöveges keresés, az új szűrős keresősáv, a riasztások, a kódalapú értékelők és a Langfuse Assistant.

A legtöbb projekt esetében nincs szükség migrációra. Ha a Migration Assistant műveleteket jelez a projektben, azokat 2026. november 16. előtt kell elvégezni.

Egyszerűbb értékelőbeállítás és multimodális elemzés

A vállalat újratervezte az LLM-as-a-Judge és a kódalapú értékelők beállítását. A felhasználók valós megfigyeléseken tesztelhetik az értékelőt, majd mentés előtt módosíthatják a promptot, a modellt vagy a pontszám meghatározását. A változók hozzárendelése egy valós megfigyelésen keresztül, kattintással végezhető el, így nincs szükség JSONPath kézi megadására.

Az új szabályok határozzák meg, hogy mely beérkező megfigyeléseket kell értékelni. Egy szabály szűrői és mintavételezése több értékelő között is újra felhasználható. Élesítés előtt a rendszer megmutatja az elmúlt hét nap illeszkedő mennyiségét és a becsült költséget. Az értékelősablonok között beszélgetési, témadetektálási, exact-match és kódolóügynökökhöz készült előbeállítások is vannak.

A multimodális értékelők a nyomkövetésekben rögzített képeket, hangokat, videókat, PDF-eket és szöveges fájlokat is vizsgálhatják. A promptok több üzenetet is kezelnek, így a szempontok rendszerüzenetben, az értékelendő tartalom felhasználói üzenetben, a példának szánt eredmény pedig asszisztensi üzenetben adható meg.

CLI 1.0, új idővonal és további újdonságok

A Langfuse CLI-t teljesen újraírták. A meghívások a közlés szerint több mint tízszer gyorsabban indulnak, a végpontok kézzel megírt JSON-törzs helyett típusos kapcsolókat használnak, a --all kapcsoló pedig egy lista minden oldalát bejárja. A CLI futásidejű függőségek nélkül érkezik, géppel olvasható kilépési kódokat ad, és v3-as vagy újabb Langfuse-szervereknél automatikusan felismeri az API-verziót.

Az új Trace Timeline egyetlen képernyőn jeleníti meg a teljes futást, akár tizenkét, akár tizenkétszáz szakaszból áll. A megfigyelések típusa színekkel jelenik meg, a nézet görgetéssel mozgatható, csippentéssel vagy Command és görgetés használatával nagyítható, dupla kattintással pedig közvetlenül egy megfigyeléshez lehet ugrani.

Az új integrációk között szerepel az ElevenLabs Agents, a Tavily és a Pi Coding Agent. A frissítések része továbbá a pontszámok diagramként való megjelenítése, a korábbi értékelőverziók piszkozatként történő visszaállítása, a pontszám- és költségriasztások létrehozása, valamint a promptok JSON-formátumú tömeges importja és exportja.

A Langfuse közlése szerint az értékelők stabil, azonosítóalapú API-végpontokat is kaptak az /api/public/v2 alatt. A saját üzemeltetésű telepítésekben működik az Ask AI, elérhető az API-dokumentáció a /api/docs címen, és a felhasználók az oldalsávból válthatnak a Langfuse-telepítések között. A vállalat szeptemberben New Yorkban, Bengaluruban, Szingapúrban és Londonban is Open House eseményeken vesz részt.