自定义仪表盘

借助 Litefuse 自定义仪表盘，把你的 LLM 应用数据转化为可执行的洞察。 你可以创建个性化视图，跟踪团队最关心的指标——从延迟与成本优化，到质量监控与用户行为分析。

自定义仪表盘构建在一个强大的查询引擎之上，支持对你的 tracing 数据 进行多层级聚合，是一种灵活的自助式分析方案。 无论你是在监控生产环境性能、分析用户反馈趋势，还是把成本与质量指标关联起来，仪表盘都能为你提供做出数据驱动决策所需的可视化工具。

关键能力

• 灵活的查询引擎：基于 Litefuse 数据模型，支持跨 trace、observation、用户、会话与分数的复杂聚合
• 丰富的可视化方式：支持折线图、柱状图、时序图等多种图表类型，并可自定义布局
• 高级过滤：可按元数据、时间戳、用户属性、模型参数等过滤
• 多层级聚合：在 trace、用户或会话层级聚合数据，回答复杂的分析问题
• 实时更新：仪表盘会反映来自 LLM 应用的实时数据
• 团队协作：在项目内共享仪表盘，统一进行监控与洞察
• Litefuse 精选仪表盘：一组围绕延迟、成本与 Litefuse 使用情况的预置仪表盘，便于快速上手

快速开始

只需两步就能用上自定义仪表盘，或者直接使用 Litefuse 精选的仪表盘。

使用精选仪表盘

通过 Litefuse 精选仪表盘快速启动你的分析，它们聚焦于常见的 LLM 应用监控需求：

• 延迟仪表盘：监控不同模型与用户群体的响应时间
• 成本仪表盘：跟踪 token 使用量及其相关成本随时间的变化
• 使用情况仪表盘：了解你对 Litefuse 平台的使用情况

这些预置仪表盘可以直接使用，也可以克隆后按需自定义。

高级功能

高级过滤与分组

借助 Litefuse 强大的过滤能力创建精确的数据视图：

• 元数据过滤：按附加在 trace 与 observation 上的自定义元数据过滤
• 时间过滤：分析特定时间段或对比多个时间区间
• 用户属性：按用户特征与行为模式进行分群
• 模型参数：按特定模型配置或版本过滤
• 标签：使用 trace 标签 进行分类过滤
• 分数阈值：按质量分数区间或反馈评级过滤

图表类型与可视化

为你的数据选择合适的可视化方式：

• 折线图：适合跟踪随时间变化的趋势（延迟、成本、用量）
• 柱状图：在不同类别（模型、用户、功能）之间比较数值
• 时序图：以时间粒度监控实时指标
• 饼图：展示分类数据的比例（如反馈评级）

动态布局与响应式

• 拖拽界面：轻松重新排布 widget，形成有逻辑的分组
• 响应式设计：仪表盘可适配不同屏幕尺寸与设备
• Widget 调整大小：用更大的可视化突出重要指标
• 栅格系统：自动保持整洁、有序的布局

数据导出与集成

导出仪表盘数据用于进一步分析或与外部工具集成。完整导出选项请参见 导出数据 指南，包括：

• 仪表盘数据 CSV 导出
• 与外部分析工具集成
• 通过 指标 API 进行编程访问

用例与示例

生产监控仪表盘

实时监控 LLM 应用的健康度与性能：

• 错误率跟踪：监控失败请求与错误模式
• 延迟分析：跟踪不同接口的 P95 与 P99 响应时间
• 吞吐量监控：可视化请求量与容量利用率
• 模型表现：在不同模型版本之间比较准确率与质量指标
• 工具使用与延迟：跟踪每个外部工具（如 API 调用、数据库查询）被调用的频率及其延迟

成本优化仪表盘

理解并优化你的 LLM 使用成本：

• Token 使用趋势：跟踪输入/输出 token 消耗随时间的变化
• 每用户成本：识别高用量用户，优化定价策略
• 模型成本对比：在不同 LLM 提供商与模型之间比较成本
• 功能成本分析：弄清楚哪些应用功能贡献了最高的成本

质量与用户体验仪表盘

监控 LLM 应用的质量与用户满意度：

• 用户反馈趋势：跟踪点赞/点踩评级与详细反馈
• 分数分布：可视化质量分数随时间的分布
• 用户行为分析：了解用户与不同功能之间的交互方式
• A/B 测试结果：在不同模型版本或 prompt 之间比较质量指标