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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 2 편
Langfuse SDK 계측 — 무엇이 자동으로 잡히고 무엇을 손으로 넣나
트레이스를 만드는 일은 SDK를 설치하는 일이 아니라 경계를 긋는 일입니다. 이 글은 Langfuse 파이썬 SDK v4를 기준으로 데코레이터, 컨텍스트 매니저, 수동 생성 세 가지 계측 방식이 각각 무엇을 다르게 하는지 정리하고, 속성을 하위로 흘려보내는 propagateattributes가 왜 필요한지, OpenAI와 LangChain 같은 프레임워크 통합이 자동으로 잡아 주는 범위가 어
2026-08-14 · 15 분 읽기 #observability#langfuse#llm-tracing#instrumentation#opentelemetryLangfuse 트레이싱 데이터 모델 — trace, observation, score가 한 번의 실행을 담는 방식
Langfuse 화면을 먼저 보면 무엇을 보고 있는지 알 수 없습니다. 이 글은 Langfuse가 수집하는 데이터의 형태부터 정리합니다. trace가 무엇을 묶고 observation이 span·generation·event로 갈리는 기준은 무엇인지, session과 user가 trace 위에 어떤 층으로 얹히는지, score가 어디에 붙는지를 공식 문서 기준으로 확인합니다. RAG 한 번의
2026-08-14 · 15 분 읽기 #observability#langfuse#llm-tracing#data-modeling#opentelemetry