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ghcr.io/comet-ml/opik/opik-backend

ghcr.io/comet-ml/opik/opik-backend:2.0.44-5413

ghcr.iolinux/amd642.0.44-5413大小: 未知更新于 2026年5月23日

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Opik

开源 AI 可观测性、评估与优化平台

Opik 帮助你构建、测试和优化生成式 AI 应用,使其从原型到生产环境都能更高效地运行。无论是 RAG 聊天机器人、代码助手还是复杂的智能体系统,Opik 都能提供全面的追踪、评估以及自动提示词和工具优化功能,消除 AI 开发中的猜测工作。

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🚀 什么是 Opik? • 🛠️ Opik 服务器安装 • 💻 Opik 客户端 SDK • 📝 日志追踪 🧑‍⚖️ LLM 评判 • 🔍 应用评估 • ⭐ 给我们点赞 • 🤝 贡献代码

🚀 什么是 Opik?

Opik(由 Comet 开发)是一个开源平台,旨在简化 LLM 应用的整个生命周期。它使开发人员能够评估、测试、监控和优化其模型及智能体系统。主要功能包括:

  • 全面可观测性:LLM 调用深度追踪、对话日志记录和智能体活动监控。
  • 高级评估:强大的提示词评估、LLM 评判和实验管理。
  • 生产就绪:可扩展的监控仪表板和生产环境在线评估规则。
  • Opik Agent Optimizer:专用 SDK 和优化工具集,用于增强提示词和智能体。
  • Opik Guardrails:帮助实施安全负责任 AI 实践的功能。

核心功能包括:

  • 开发与追踪:

  • 在开发和生产环境中跟踪所有 LLM 调用和追踪,并附带详细上下文(快速入门)。

  • 广泛的第三方集成,便于观测:与不断增长的框架列表无缝集成,原生支持许多最大和最流行的框架(包括最新添加的 Google ADK、Autogen 和 Flowise AI)。(集成)

  • 通过 Python SDK 或 UI 为追踪和跨度添加反馈评分注释。

  • 在 Prompt Playground 中试验提示词和模型。

  • 评估与测试:

  • 使用 数据集 和 实验 自动化 LLM 应用评估。

  • 通过我们的 PyTest 集成 将评估集成到 CI/CD 管道中。

  • 生产监控与优化:

  • 记录大量生产追踪:Opik 专为大规模设计(每天 4000 万+ 追踪)。

  • 在 Opik 仪表板 中监控反馈评分、追踪计数和令牌使用情况随时间的变化。

  • 利用 在线评估规则 和 LLM 评判指标识别生产问题。

  • 借助 Opik Agent Optimizer 和 Opik Guardrails 持续改进和保护生产环境中的 LLM 应用。

[!TIP] 如果你正在寻找 Opik 目前尚未提供的功能,请提交新的 https://github.com/comet-ml/opik/issues/new/choose 🚀

🛠️ Opik 服务器安装

几分钟内即可启动 Opik 服务器。选择最适合你的选项:

选项 1:Comet.com 云服务(最简单且推荐)

无需任何设置即可立即使用 Opik。非常适合快速入门和无麻烦的维护。

👉 创建免费 Comet 账户

选项 2:自托管 Opik 以获得完全控制权

在你自己的环境中部署 Opik。可选择 Docker 用于本地设置,或 Kubernetes 用于可扩展性部署。

使用 Docker Compose 自托管(用于本地开发和测试)

这是运行本地 Opik 实例的最简单方法。注意新的 ./opik.sh 安装脚本:

Linux 或 Mac 环境:

# 克隆 Opik 仓库
git clone https://github.com/comet-ml/opik.git

# 进入仓库目录
cd opik

# 启动 Opik 平台
./opik.sh

Windows 环境:

# 克隆 Opik 仓库
git clone https://github.com/comet-ml/opik.git

# 进入仓库目录
cd opik

# 启动 Opik 平台
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c ".\\opik.ps1"

开发服务配置文件

Opik 安装脚本现在支持针对不同开发场景的服务配置文件:

# 启动完整 Opik 套件(默认行为)
./opik.sh

# 仅启动基础设施服务(数据库、缓存等)
./opik.sh --infra

# 启动基础设施 + 后端服务
./opik.sh --backend

# 为任何配置文件启用 guardrails
./opik.sh --guardrails # 带 guardrails 的完整 Opik 套件
./opik.sh --backend --guardrails # 带 guardrails 的基础设施 + 后端

使用 --help 或 --info 选项排查问题。Dockerfile 现在确保容器以非 root 用户运行,以增强安全性。所有服务启动后,你可以在浏览器中访问 localhost:5173!有关详细说明,请参阅 本地部署指南。

使用 Kubernetes 和 Helm 自托管(用于可扩展部署)

对于生产环境或大规模自托管部署,可使用我们的Helm Chart在Kubernetes集群上安装Opik。点击徽章查看完整的使用Helm的Kubernetes安装指南。

[!IMPORTANT] 1.7.0版本变更:请查看https://github.com/comet-ml/opik/blob/main/CHANGELOG.md%E4%BA%86%E8%A7%A3%E9%87%8D%E8%A6%81%E6%9B%B4%E6%96%B0%E5%92%8C%E7%A0%B4%E5%9D%8F%E6%80%A7%E5%8F%98%E6%9B%B4%E3%80%82

💻 Opik 客户端 SDK

Opik提供一套客户端库和REST API,用于与Opik服务器交互。其中包括适用于Python、TypeScript和Ruby(通过OpenTelemetry)的SDK,可无缝集成到您的工作流中。有关详细的API和SDK参考,请参阅Opik客户端参考文档。

Python SDK 快速入门

开始使用Python SDK:

安装包:

# install using pip
pip install opik

# or install with uv
uv pip install opik

通过运行opik configure命令配置Python SDK,该命令会提示您输入Opik服务器地址(适用于自托管实例)或API密钥和工作区(适用于Comet.com):

opik configure

[!TIP] 您也可以在Python代码中调用opik.configure(use_local=True)来配置SDK以在本地自托管安装上运行,或直接为Comet.com提供API密钥和工作区详情。有关更多配置选项,请参阅Python SDK文档。

现在您已准备好使用Python SDK开始记录追踪数据。

📝 使用集成记录追踪数据

记录追踪数据最简单的方法是使用我们的直接集成之一。Opik支持多种框架,包括最新添加的Google ADK、Autogen、AG2和Flowise AI

集成项描述文档 --------------------------------------------------------------------------------------------------------
ADK为Google Agent Development Kit (ADK)记录追踪信息文档
AG2为AG2 LLM调用记录追踪信息文档
Agent Spec为Agent Spec调用记录追踪信息文档
AIsuite为aisuite LLM调用记录追踪信息文档
Agno为Agno智能体编排框架调用记录追踪信息文档
Anthropic为Anthropic LLM调用记录追踪信息文档
Autogen为Autogen智能体工作流记录追踪信息文档
Bedrock为Amazon Bedrock LLM调用记录追踪信息文档
BeeAI (Python)为BeeAI Python智能体框架调用记录追踪信息文档
BeeAI (TypeScript)为BeeAI TypeScript智能体框架调用记录追踪信息文档
BytePlus为BytePlus LLM调用记录追踪信息文档
Cloudflare Workers AI为Cloudflare Workers AI调用记录追踪信息文档
Cohere为Cohere LLM调用记录追踪信息文档
CrewAI为CrewAI调用记录追踪信息文档
Cursor为Cursor对话记录追踪信息文档
DeepSeek为DeepSeek LLM调用记录追踪信息文档
Dify为Dify智能体运行记录追踪信息文档
DSPY为DSPY运行记录追踪信息文档
Fireworks AI为Fireworks AI LLM调用记录追踪信息文档
Flowise AI为Flowise AI可视化LLM构建器记录追踪信息文档
Gemini (Python)为Google Gemini LLM调用记录追踪信息文档
Gemini (TypeScript)为Google Gemini TypeScript SDK调用记录追踪信息文档
Groq为Groq LLM调用记录追踪信息文档
Guardrails为Guardrails AI验证记录追踪信息文档
Haystack为Haystack调用记录追踪信息文档
Harbor为Harbor基准评估试验记录追踪信息文档
Instructor为使用Instructor进行的LLM调用记录追踪信息文档
LangChain (Python)为LangChain LLM调用记录追踪信息文档
LangChain (JS/TS)为LangChain JavaScript/TypeScript调用记录追踪信息文档
LangGraph为LangGraph执行记录追踪信息文档
Langflow为Langflow可视化AI构建器记录追踪信息文档
LiteLLM为LiteLLM模型调用记录追踪信息文档
LiveKit Agents为LiveKit Agents AI智能体框架调用记录追踪信息

[!TIP] 如果您使用的框架未在上述列表中,请随时https://github.com/comet-ml/opik/issues%E6%88%96%E6%8F%90%E4%BA%A4%E5%8C%85%E5%90%AB%E9%9B%86%E6%88%90%E7%9A%84PR%E3%80%82

如果您未使用上述任何框架,也可以使用track函数装饰器来记录追踪:

import opik

opik.configure(use_local=True) # 本地运行

@opik.track
def my_llm_function(user_question: str) -> str:
# 您的LLM代码在此处

return "Hello"

[!TIP] track装饰器可以与我们的任何集成结合使用,也可用于追踪嵌套函数调用。

🧑‍⚖️ LLM 作为评判指标

Python Opik SDK 包含多种 LLM 作为评判指标,可帮助您评估 LLM 应用。有关更多信息,请参阅指标文档。

要使用这些指标,只需导入相关指标并使用score函数:

from opik.evaluation.metrics import Hallucination

metric = Hallucination()
score = metric.score(
input="What is the capital of France?",
output="Paris",
context=["France is a country in Europe."]
)
print(score)

Opik 还包含多种预构建的启发式指标,以及创建自定义指标的功能。有关更多信息,请参阅指标文档。

🔍 评估您的 LLM 应用

⭐ 在 GitHub 上为我们点赞

如果您觉得 Opik 有用,请考虑给我们点个赞!您的支持有助于我们发展社区并持续改进产品。

🤝 贡献指南

有多种方式可以为 Opik 做贡献:

  • 提交https://github.com/comet-ml/opik/issues%E5%92%8Chttps://github.com/comet-ml/opik/issues
  • 审阅文档并提交https://github.com/comet-ml/opik/pulls%E4%BB%A5%E6%94%B9%E8%BF%9B%E6%96%87%E6%A1%A3
  • 发表关于 Opik 的演讲或文章,并告知我们
  • 为https://github.com/comet-ml/opik/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22enhancement%22%E6%8A%95%E7%A5%A8%E4%BB%A5%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E6%94%AF%E6%8C%81

要了解有关如何为 Opik 做贡献的更多信息,请参阅我们的贡献指南。

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