English | 简体中文 | 日本語 | Português (Brasil) | 한국어 Español | Français | Deutsch | Русский | العربية | हिन्दी | Türkçe
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。
网站 • Slack 社区 • *** • 更新日志 • 文档
🚀 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
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:
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 🚀
几分钟内即可启动 Opik 服务器。选择最适合你的选项:
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
有多种方式可以为 Opik 做贡献:
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。
探索更多轩辕镜像的使用方法,找到最适合您系统的配置方式
通过 Docker 登录认证访问私有仓库
无需登录使用专属域名
Kubernetes 集群配置 Containerd
K3s 轻量级 Kubernetes 镜像加速
VS Code Dev Containers 配置
Podman 容器引擎配置
HPC 科学计算容器配置
ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库
Harbor Proxy Repository 对接专属域名
Portainer Registries 加速拉取
Nexus3 Docker Proxy 内网缓存
需要其他帮助?请查看我们的 常见问题Docker 镜像访问常见问题解答 或 提交工单
docker search 限制
站内搜不到镜像
离线 save/load
插件要用 plugin install
WSL 拉取慢
安全与 digest
新手拉取配置
镜像合规机制
不支持 push
manifest unknown
no matching manifest(架构)
invalid tar header(解压)
TLS 证书失败
DNS 超时
域名连通性排查
410 Gone 排查
402 与流量用尽
401 认证失败
429 限流
D-Bus 凭证提示
413 与超大单层
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务