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Déboguer vos chaînes LLM avec l'IA et Langfuse

Connectez Langfuse à votre agent pour inspecter l'étape précise où une chaîne a échoué. Une fois la connexion établie, votre IA peut parcourir les traces d'exécution pour trouver la cause racine.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment identifier l'échec de ma chaîne LLM ?

Votre agent utilise la télémétrie Langfuse pour extraire des traces spécifiques et des observations imbriquées. Il analyse le chemin d'exécution pour isoler le prompt, l'entrée ou la sortie responsable de l'erreur. Vous obtenez une vue claire du point de rupture dans la hiérarchie des traces.

Résultats de l'investigation

Chaque problème est classé.

L'IA catégorise les résultats de son analyse en quatre domaines.

TRACE

Chemins d'exécution complets

L'IA identifie la trace spécifique contenant l'erreur. Vous accédez au contexte global de l'exécution.

OBSERVATION

Données d'étape granulaires

L'agent analyse chaque segment et chaque appel. Cela vous montre les entrées et sorties précises d'une étape donnée.

LOGIC

Erreurs de prompt et de modèle

L'IA compare la sortie attendue avec ce que le modèle a réellement produit pour identifier l'écart de raisonnement.

HUMAN

Intervention manuelle

L'IA signale les cas complexes qui nécessitent un ajustement manuel de vos prompts ou de votre logique dans le tableau de bord Langfuse.

Le flux

Ce que fait votre IA en cas d'erreur.

L'agent agit comme un débogueur en naviguant dans la hiérarchie des données Langfuse.

  1. Localiser l'erreur

    L'agent scanne votre activité récente pour trouver les journaux d'exécution pertinents.

    list_traces

  2. Isoler la trace

    L'agent extrait le contexte complet de l'exécution qui a échoué.

    get_trace

  3. Inspecter le segment

    L'agent examine l'appel imbriqué spécifique où l'erreur s'est produite.

    get_observation

  4. Résumer l'échec

    L'agent compare les entrées et les sorties de la trace pour expliquer la rupture.

    get_observation

Essayez

Copiez ces exemples pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer votre session de débogage.

Points de départ

Remplacez les ID de trace ou les descriptions d'erreurs par vos données Langfuse réelles.

Langfuse Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_sTXOynCd5hRTA7WbjY0nBUsTjmjwRIVY989VA7VU/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Langfuse capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "langfuse-llm-tracing-evals-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_sTXOynCd5hRTA7WbjY0nBUsTjmjwRIVY989VA7VU/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Trouve la trace échouée la plus récente dans Langfuse et explique-moi pourquoi elle s'est arrêtée.

  • Analyse la trace ID 12345 et trouve l'observation précise où l'appel d'outil a échoué.

  • Vérifie les observations imbriquées du dernier workflow de support client pour voir où la logique a bloqué.

  • Liste toutes les traces de la dernière heure qui ont généré une erreur.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Langfuse une fois, puis interrogez.

Fournissez simplement vos identifiants API Langfuse. La connexion est sécurisée et vous pouvez immédiatement demander à votre agent d'analyser vos traces.

Connecter Langfuse à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche.

  • 01

    L'IA peut-elle corriger mon code automatiquement ?

    Non. L'IA peut identifier l'erreur et expliquer sa cause, mais vous devez mettre à jour votre code ou vos prompts manuellement.

  • 02

    L'IA peut-elle supprimer des traces dans Langfuse ?

    Non. Les outils permettent uniquement à l'IA de lire et de récupérer des données. Elle ne peut ni modifier ni supprimer votre télémétrie.

  • 03

    L'IA voit-elle mes modèles de prompts ?

    Oui, si ces modèles font partie des observations de traces récupérées via les outils.

  • 04

    Puis-je interroger des traces provenant d'autres plateformes ?

    Non. L'IA n'a accès qu'aux données qu'elle peut extraire via Langfuse.

  • 05

    L'IA va-t-elle modifier mes paramètres Langfuse ?

    Non. L'IA est limitée à la lecture des traces et des observations.

  • D'autres questions sur Langfuse ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Langfuse

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