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OpenWebUI 集成 Langfuse 监控系统

Langfuse（GitHub 仓库）是一个开源的应用监控和评估平台，专为 OpenWebUI 设计。启用 Langfuse 集成后，您可以实现以下功能：

  • 应用程序全链路数据追踪
  • 用户行为模式分析
  • 按用户和模型维度的成本统计
  • 会话回放与问题诊断
  • 系统性能评估

Langfuse 集成指南​

Langfuse 集成流程 集成步骤演示

OpenWebUI 的管道系统是一个独立于界面的 OpenAI API 插件框架。它允许您注入自定义插件来拦截、处理和转发用户输入，实现对大语言模型交互过程的精确控制和定制化处理。

如果您想追踪应用数据，可以使用 Langfuse 管道插件，它能够实现对消息交互的实时监控和深度分析。

快速部署指南​

步骤 1：准备环境​

首先确保您已经正确安装并运行了 OpenWebUI。如需帮助，请参考 OpenWebUI 官方文档。

步骤 2：部署管道服务​

使用以下 Docker 命令启动管道服务：

docker run -p 9099:9099 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v pipelines:/app/pipelines --name pipelines --restart always ghcr.io/open-webui/pipelines:main

步骤 3：配置 OpenWebUI 连接​

进入 OpenWebUI 的管理设置，创建一个新的 OpenAI API 连接：

  • 服务地址： http://host.docker.internal:9099（指向刚才部署的 Docker 容器）
  • 访问密码： 0p3n-w3bu!（系统默认密码）

OpenWebUI 连接配置

步骤 4：安装 Langfuse 管道​

  1. 进入管理设置 -> 管道配置
  2. 添加 Langfuse 监控管道
  3. 确认管道服务地址为http://host.docker.internal:9099
  4. 使用以下 URL 通过Github 链接安装选项安装管道插件：
https://github.com/open-webui/pipelines/blob/main/examples/filters/langfuse_filter_pipeline.py
  1. 配置您的 Langfuse API 密钥（如果还没有账号，请在这里注册获取）

Langfuse 管道配置

重要提示： 如果您需要在流式输出模式下统计 OpenAI 模型的令牌用量，请在 OpenWebUI 的模型设置中找到功能部分，勾选"使用统计"选项。

步骤 5：查看监控数据​

完成配置后，您可以正常使用 OpenWebUI，所有的交互数据都会被记录在 Langfuse 平台中。

以下是 Langfuse 界面中的数据示例：

监控数据示例

深入学习​

如果您想深入了解 OpenWebUI 管道系统的更多功能，推荐阅读这篇详细教程。