Das Tutorial auf MarkTechPost führt Schritt für Schritt durch den Aufbau einer vollständigen Observability- und Evaluierungspipeline mit Langfuse, einer Open-Source-Plattform für LLM-Engineering. Abgedeckt werden die vier Kernbereiche: Tracing von LLM-Aufrufen, Prompt-Management (Versionierung und Abruf von Prompts über die Langfuse-API), Scoring von Modell-Outputs sowie die Verwaltung von Datasets und die Durchführung von Experimenten. Besonderes Merkmal des Tutorials ist die Unterstützung eines deterministischen Mock-LLMs als Alternative zu einem echten OpenAI-API-Key, sodass alle Funktionen kostenfrei und reproduzierbar getestet werden können. Langfuse positioniert sich als quelloffene Alternative zu kommerziellen Monitoring-Lösungen und richtet sich an Teams, die LLM-Anwendungen systematisch beobachten, evaluieren und iterieren wollen.