Cognee 与 Litefuse 集成

什么是 Cognee？ Cognee 是一个开源 AI 记忆框架，可将你的数据转换为可搜索、可推理的知识图谱。结合 Cognee 与 Litefuse，你可以为每个流水线步骤和搜索查询获得生产级的追踪、评估和分析能力。详情请见 GitHub 仓库或文档。

什么是 Litefuse？ Litefuse 是开源的 AI Agent 可观测性与评估平台，帮助团队在生产环境中追踪应用、调试问题、评估质量并监控成本。

快速开始指南

第 1 步：安装 Cognee（包含 Litefuse）

pip install cognee  # langfuse 已声明为依赖，会被自动安装

第 2 步：创建 Litefuse 项目

在 Litefuse Cloud 注册。
创建一个新项目，复制 public 与 secret API Key。

第 3 步：配置环境变量

创建一个 .env 文件，或直接在 shell 中导出变量：

LANGFUSE_PUBLIC_KEY=<your public key>
LANGFUSE_SECRET_KEY=<your secret key>
LANGFUSE_HOST=https://litefuse.cloud

第 4 步：追踪 Cognee 函数

cognee 自带一个对 Litefuse 的小型封装。引入 get_observe()，并为你想监控的函数加上装饰器。

from cognee.modules.observability.get_observe import get_observe
 
observe = get_observe()
 
@observe(as_type="generation")  # 可选标签
async def acreate_structured_output(...):
    ...  # 你的业务逻辑

每次函数执行时，装饰器会自动在 Litefuse 中开启一个 span，并把耗时、token 用量和自定义元数据等指标流式上报。

第 5 步：开始 Cognify 并查看 trace

像往常一样运行你的 Cognee 工作流：

import cognee
import asyncio
from cognee.modules.observability.get_observe import get_observe
 
observe = get_observe()
 
@observe(name="simple_example_run", as_type="example")
async def main():
    await cognee.add("Natural language processing (NLP) is ...")
    await cognee.cognify()
    results = await cognee.search("Tell me about NLP")
    for r in results:
        print(r)
 
asyncio.run(main())

打开 Litefuse UI —— 你会看到所有被 @observe 装饰的辅助函数对应的 trace。

添加你自己的 span

你可以为代码中任何函数添加 instrumentation —— 不仅仅是 cognee 的内部函数：

from cognee.modules.observability.get_observe import get_observe
 
observe = get_observe()
 
@observe(as_type="my_tool", metadata={"foo": "bar"})
def my_helper(arg1, arg2):
    ...

资源

Trubrics Exa

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