Langfuse erhält Millionenfinanzierung für Produktanalysen bei LLM-basierten Anwendungen (Lightspeed • La Famiglia • Y Combinator)

In der Mittagsfolge sprechen wir heute mit Marc Klingen, CEO und
Co-Founder von Langfuse, über die erfolgreich abgeschlossene
Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 4 Millionen US-Dollar.


Langfuse entwickelt eine Open-Source-Lösung zum kontinuierlichen
Monitoring von Large-Language-Model-Produktionsanwendungen.
Entwicklungsteams können ihre Anwendung einfach mit der Lösung
integrieren, um detaillierte Metriken und Debugging-Informationen
zu erhalten. Konkret hilft das Unternehmen durch die einfache
Erfassung verschiedenster Usereingaben, die Nachvollziehbarkeit
der Programmausführung und die Bewertung des Ergebnisses. Das
Startup schafft durch die Integration von Userfeedback, der
Nutzung von LLMs zur Bewertung der Ergebnisse sowie durch die
Unterstützung von manuellen Evaluierungsprozessen Abhilfe bei der
Komplexität. Langfuse wurde im Jahr 2022 von Clemens Rawert, Marc
Klingen und Maximilian Deichmann in Berlin gegründet. Das Team
des Startups hat Anfang 2023 während der Teilnahme im Y
Combinator Programm verschiedene Anwendungen mit seiner
Technologie entwickelt und dabei die Probleme der Integration aus
erster Hand erfahren. Das Lösungsangebot ist als
Open-Source-Projekt gestartet, da die Founder merkten, dass fast
alle Teams die an Anwendungen mit Large-Language-Models
arbeiteten, mit den gleichen Problemen konfrontiert sind.


Nun hat das Startup für Open Source Observability und
Produktanalysen für Large-Language-Model-basierte Anwendungen in
einer Seed-Runde 4 Millionen US-Dollar von Lightspeed Venture
Partners, La Famiglia und Y Combinator erhalten. Nachdem das
Unternehmen die Daten- und Beobachtungsschicht aufgebaut hat,
wird künftig wieder das Problem des Testens von Anwendungen
adressiert, bevor das Team zurück in die Produktion geht. Das
Ziel des Startups ist es, die Probleme zu lösen, die anfangs in
Bezug auf die Auswahl der besten Auswertungen und die
Aufrechterhaltung eines Testsatzes identifiziert wurden. Auf der
Grundlage des bestehenden Observability-Stacks baut Langfuse eine
Open-Source-Plattform für LLM-Analysen auf, um Developer mit den
richtigen Erkenntnissen zu versorgen, damit sie fundierte
Entscheidungen treffen können, die auf realen Daten, Userfeedback
und Bewertungen basieren.


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