张小明
前端开发工程师
导语：在上一章，我们已经成功地在本地运行了 Langfuse，并初步领略了其强大的追踪能力。现在，是时候将这项能力应用到我们之前构建的各种 AI 应用中了。本章将是一次聚焦于“集成”的实战演练。我们将分别针对三种最主流的应用类型——基于原生 OpenAI API 的应用、基于 LangChain 的应用、以及基于 LangGraph 的复杂应用——提供清晰、可直接复用的集成代码范例。通过本章的学习，你将拥有一个可以随时查阅的“集成手册”，无论你未来的项目采用何种架构，你都能胸有成竹地为其装上 Langfuse 这双“火眼金睛”。
langfuse.trace()等方法，精确控制每一个span和generation的创建。最灵活，也最繁琐。LangfuseCallbackHandler，利用框架（如 LangChain）的回调机制，自动捕获和记录所有事件。最便捷，也最“魔法”。LoRA 微调，YYDS！一文带你入门低成本优化垂直领域大模型 导语：欢迎来到课程的最后一周！在前四周，我们如同“装备大师”，学会了使用 Prompt、工具、框架、评估体系等“外功”来武装我们的 Agent。但面对某些高度专业的垂直领域（如医疗、法律、金融），我们发现，即使是 GP…
李华
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李华
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李华
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李华
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李华