LLM Observability 썸네일형 리스트형 LLM Observability: LangSmith vs Langfuse 비교 프로덕션에 에이전트를 올리고 나면 반드시 마주치는 상황이 있습니다. 사용자가 "AI 답변이 이상해요"라고 신고하는데, 왜 틀렸는지 알 방법이 없는 겁니다. RAG가 잘못된 청크를 가져온 건지, 프롬프트 템플릿이 문제인지, 툴 호출이 실패한 건지 — 로그만 봐서는 모릅니다. LLM Observability가 필요한 이유가 바로 여기 있고, 2026년 기준 가장 많이 쓰이는 두 선택지가 LangSmith와 Langfuse입니다.핵심 요약두 플랫폼이 해결하는 문제는 같습니다. LLM 애플리케이션에서 각 단계를 트레이싱해서 어디서 무슨 일이 일어났는지 볼 수 있게 해주는 것입니다. RAG 파이프라인이라면 리트리버가 어떤 청크를 가져왔는지, 임베딩 단계에서 얼마나 걸렸는지, 최종 LLM 호출에서 어떤 프롬프트가 .. 더보기 이전 1 다음