Workshop Langfuse — la boucle d’ingénierie IA de bout en bout
Un workshop Langfuse pas à pas, construit autour d’une petite application TypeScript : Dad IT Support Agent. Il couvre toute la boucle d’ingénierie IA avec Langfuse...
Le contenu du workshop est maintenu dans le dépôt public langfuse/langfuse-workshop. Utilisez ce dépôt pour exécuter l’application, accéder aux branches de checkpoint et effectuer la configuration locale.
Ce workshop Langfuse pas à pas est construit autour d’une petite application TypeScript : Dad IT Support Agent. Il couvre toute la boucle d’ingénierie IA avec Langfuse : tracing, gestion des prompts, monitoring, datasets, expériences et évaluation.
Vous pouvez le terminer seul à l’aide des leçons pour participants ou utiliser les notes pour formateurs afin de présenter le même contenu à un groupe.
Pour les participants
Commencez par les leçons dans docs/learner/. Chacune indique le checkpoint à utiliser, les changements à apporter au code ou à Langfuse et la façon de vérifier le résultat.
Suivez ce parcours si vous souhaitez :
- Enregistrer votre premier trace depuis une véritable application LLM et comprendre le résultat.
- Déplacer un prompt dans Langfuse pour versionner les changements et les relier aux traces.
- Surveiller le comportement en production sans lire chaque trace manuellement.
- Construire un dataset, lancer des expériences et évaluer les changements à partir de preuves.
- Examiner une implémentation de référence TypeScript complète dont vous pourrez reprendre les modèles.
Aucun formateur n’est nécessaire. Les leçons sont suffisamment complètes pour réaliser le workshop en autonomie.
Pour les formateurs
Le guide est destiné aux personnes qui souhaitent enseigner Langfuse. Utilisez les notes dans docs/instructor/ avec les leçons lorsque vous animez un workshop, enregistrez un parcours ou adaptez le contenu à une équipe.
Pour la préparation, nous avons inclus un guide et des diapositives dans docs/preparation_and_materials/.
Le workshop ne dépend pas d’un formateur. Les notes ajoutent les points pédagogiques, le rythme des démonstrations, les rappels de préparation et les pièges courants ; elles ne sont pas nécessaires pour suivre le workshop seul.
Périmètre du workshop
L’application d’exemple est un petit chat web où le père demande de l’aide avec son iPhone. L’agent se nomme Specs et répond par des instructions pas à pas. En coulisses, il s’agit d’une boucle classique d’appels d’outils OpenAI avec deux outils locaux.
main contient l’application de référence complète et la documentation actuelle du workshop. Utilisez-le pour examiner l’implémentation terminée ou comparer votre travail à l’état final. Les exercices commencent à partir de tags de checkpoint.
Modules
| Étape | Leçon du participant | Notes du formateur | Checkpoint | Ce que vous apprendrez |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Configuration | Notes du formateur | checkpoint/00-setup | Clés, installation et exécution de l’application. |
| 01 | Application de base | Notes du formateur | checkpoint/01-base-app | Découvrir l’application. Rien à construire. |
| 02 | Tracing | Notes du formateur | checkpoint/02-tracing | Enregistrer chaque étape de l’agent : generations, racine et spans d’outils. |
| 03 | Gestion des prompts | Notes du formateur | checkpoint/03-prompt-management | Déplacer le prompt système dans Langfuse. |
| 04 | Monitoring | Notes du formateur | checkpoint/04-monitoring | Détecter les demandes hors périmètre et le désaccord utilisateur. |
| 05 | Dataset | Notes du formateur | checkpoint/05-dataset | Transformer le périmètre produit en exemples réutilisables. |
| 06 | Expériences | Notes du formateur | checkpoint/06-experiments | Exécuter l’agent sur le dataset et noter chaque élément. |
| 07 | Évaluation | Notes du formateur | checkpoint/07-evaluation | Changer une chose, réexécuter et comparer. |
| 08 | Conclusion | Notes du formateur | checkpoint/08-wrap-up | Appliquer la boucle à votre propre application. |
Comment suivre le workshop
main contient l’implémentation de référence complète. Pour les exercices, faites un checkout du checkpoint indiqué dans la leçon, apportez les changements manquants et vérifiez le résultat avant de poursuivre.
checkpoint/00-setup et checkpoint/01-base-app contiennent volontairement la même application de base sans tracing. Setup utilise cet état pour valider les clés, dépendances et ports ; Base App l’utilise pour la prise en main. Le tracing commence dans 02-tracing.
Le serveur et les scripts npm considèrent le .env du dépôt comme la source de vérité côté Node. Les variables exportées dans le shell par d’autres projets ne remplacent pas .env ; modifiez-y les clés, l’hôte Langfuse, les labels de prompts et les noms de datasets.
Le workshop est assez court pour être terminé en une session et chaque module peut aussi être suivi indépendamment si une seule partie de la boucle vous intéresse.
Structure du dépôt
docs/learner/contient les leçons en autonomie.docs/instructor/contient les notes pour présenter ces mêmes leçons.docs/images/contient les captures et diagrammes regroupés par leçon.src/contient l’application d’exemple.scripts/contient les scripts de datasets et de prompts utilisés ensuite.
Pour aller plus loin
- Suivez les modules dans l’ordre en commençant par
docs/learner/00-setup.md. - Accédez au chapitre correspondant à ce que vous souhaitez apprendre.
- Installez la skill Langfuse (
/langfuse) pour appliquer ces modèles à votre propre code. - Pour une vue d’ensemble de chaque chapitre, consultez la Langfuse Academy.
08 Vous avez terminé — et maintenant ?
Comment poursuivre avec votre essai et quelles solutions de secours utiliser si une étape a échoué.
Pour les participants
Commencez par les leçons dans docs/learner/. Chacune indique le checkpoint à utiliser, les changements à apporter au code ou à Langfuse et la façon de vérifier le résultat.