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<h1 align="center" style="border-bottom: none">
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<a href="https://www.comet.com/site/products/opik/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=header_img&utm_campaign=opik"><picture>
<source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/comet-ml/opik/refs/heads/main/apps/opik-documentation/documentation/static/img/logo-dark-mode.svg">
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<img alt="Comet Opik-Logo" src="https://raw.githubusercontent.com/comet-ml/opik/refs/heads/main/apps/opik-documentation/documentation/static/img/opik-logo.svg" width="200" />
</picture></a>
<br>
Opik
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</h1>
<h2 align="center" style="border-bottom: none">Open-Source-KI-Beobachtbarkeit, -Bewertung und -Optimierung</h2>
<p align="center">
Opik hilft Ihnen beim Erstellen, Testen und Optimieren generativer KI-Anwendungen, die vom Prototyp bis zur Produktion besser laufen.  Von RAG-Chatbots über Code-Assistenten bis hin zu komplexen Agentensystemen bietet Opik umfassende Nachverfolgung, Auswertung sowie automatische Eingabeaufforderungs- und Tool-Optimierung, um das Rätselraten bei der KI-Entwicklung zu beseitigen.
</p>

<div align="center">

[![Python SDK](https://img.shields.io/pypi/v/opik)](https://pypi.org/project/opik/)
[![Lizenz](https://img.shields.io/github/license/comet-ml/opik)](https://github.com/comet-ml/opik/blob/main/LICENSE)
[![Build](https://github.com/comet-ml/opik/actions/workflows/build_apps.yml/badge.svg)](https://github.com/comet-ml/opik/actions/workflows/build_apps.yml)

<!-- [![Schnellstart](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/comet-ml/opik/blob/main/apps/opik-documentation/documentation/docs/cookbook/opik_quickstart.ipynb) -->

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<a href="https://www.comet.com/site/products/opik/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=website_button&utm_campaign=opik"><b>Website</b></a> •
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<a href="https://x.com/Cometml"><b>Twitter</b></a> •
<a href="https://www.comet.com/docs/opik/changelog"><b>Änderungsprotokoll</b></a> •
<a href="https://www.comet.com/docs/opik/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=docs_button&utm_campaign=opik"><b>Dokumentation</b></a>
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<div align="center" style="margin-top: 1em; margin-bottom: 1em;">
<a href="#-what-is-opik">🚀 Was ist Opik?</a> • <a href="#%EF%B8%8F-opik-server-installation">🛠️ Opik Server-Installation</a> • <a href="#-opik-client-sdk">💻 Opik Client SDK</a> • <a href="#-logging-traces-with-integrations">📝 Protokollierungsspuren</a><br>
<a href="#-llm-as-a-judge-metrics">🧑‍⚖️ LLM als Richter</a> • <a href="#-evaluating-your-llm-application">🔍 Bewertung Ihrer Bewerbung</a> • <a href="#-star-us-on-github">⭐ Star Us</a> • <a href="#-contributing">🤝 Mitwirken</a>
</div>

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[![Opik-Plattform-Screenshot (Miniaturansicht)](readme-thumbnail-new.png)](https://www.comet.com/signup?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=readme_banner&utm_campaign=opik)

<a id="-what-is-opik"></a>
## 🚀 Was ist Opik?

Opik (erstellt von [Comet](https://www.comet.com?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=what_is_opik_link&utm_campaign=opik)) ist eine Open-Source-Plattform, die den gesamten Lebenszyklus von LLM-Anwendungen optimieren soll. Es ermöglicht Entwicklern, ihre Modelle und Agentensysteme zu bewerten, zu testen, zu überwachen und zu optimieren. Zu den wichtigsten Angeboten gehören:

- **Umfassende Beobachtbarkeit**: Umfassende Nachverfolgung von LLM-Anrufen, Gesprächsprotokollierung und Agentenaktivität.
- **Erweiterte Bewertung**: Robuste sofortige Bewertung, LLM-as-a-Judge und Experimentmanagement.
- **Produktionsbereit**: Skalierbare Überwachungs-Dashboards und Online-Auswertungsregeln für die Produktion.
- **Opik Agent Optimizer**: Spezielles SDK und eine Reihe von Optimierern zur Verbesserung von Eingabeaufforderungen und Agenten.
- **Opik Guardrails**: Funktionen, die Sie bei der Implementierung sicherer und verantwortungsvoller KI-Praktiken unterstützen.

<br>

Zu den wichtigsten Fähigkeiten gehören:

- **Entwicklung & Rückverfolgung:**
- Verfolgen Sie alle LLM-Aufrufe und Traces mit detailliertem Kontext während der Entwicklung und in der Produktion ([Quickstart](https://www.comet.com/docs/opik/quickstart/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=quickstart_link&utm_campaign=opik)).
- Umfangreiche Integrationen von Drittanbietern für einfache Beobachtbarkeit: Nahtlose Integration in eine wachsende Liste von Frameworks, wobei viele der größten und beliebtesten nativ unterstützt werden (einschließlich neuer Ergänzungen wie **Google ADK**, **Autogen** und **Flowise AI**). ([Integrationen](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/overview/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=integrations_link&utm_campaign=opik))
- Kommentieren Sie Traces und Spans mit Feedback-Scores über das [Python SDK](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/annotate_traces/#annotating-traces-and-spans-using-the-sdk?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=sdk_link&utm_campaign=opik) oder das [UI](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/annotate_traces/#annotating-traces-through-the-ui?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=ui_link&utm_campaign=opik).
- Experimentieren Sie mit Eingabeaufforderungen und Modellen im [Prompt Playground](https://www.comet.com/docs/opik/prompt_engineering/playground).

- **Bewertung und Tests**:
- Automatisieren Sie Ihre LLM-Anwendungsbewertung mit [Datasets](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/manage_datasets/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=datasets_link&utm_campaign=opik) und [Experimente](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/evaluate_your_llm/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=eval_link&utm_campaign=opik).
- Nutzen Sie leistungsstarke LLM-als-Richter-Metriken für komplexe Aufgaben wie [Halluzinationserkennung](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/metrics/hallucination/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=hallucination_link&utm_campaign=opik), [Moderation](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/metrics/moderation/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=moderation_link&utm_campaign=opik) und RAG-Bewertung ([Antwort Relevanz](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/metrics/answer_relevance/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=alex_link&utm_campaign=opik), [Kontext Präzision](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/metrics/context_precision/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=context_link&utm_campaign=opik)).
- Integrieren Sie Auswertungen in Ihre CI/CD-Pipeline mit unserer [PyTest-Integration](https://www.comet.com/docs/opik/testing/pytest_integration/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=pytest_link&utm_campaign=opik).

- **Produktionsüberwachung und -optimierung**:
- Protokollieren Sie große Mengen an Produktionsspuren: Opik ist für den Maßstab ausgelegt (über 40 Mio. Spuren/Tag).
- Überwachen Sie Feedback-Scores, Trace-Zählungen und Token-Nutzung im Laufe der Zeit im [Opik Dashboard](https://www.comet.com/docs/opik/production/production_monitoring/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=dashboard_link&utm_campaign=opik).
- Nutzen Sie [Online-Bewertungsregeln](https://www.comet.com/docs/opik/production/rules/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=dashboard_link&utm_campaign=opik) mit LLM-as-a-Judge-Metriken, um Produktionsprobleme zu identifizieren.
- Nutzen Sie **Opik Agent Optimizer** und **Opik Guardrails**, um Ihre LLM-Anwendungen in der Produktion kontinuierlich zu verbessern und zu sichern.

> [!TIP]
> Wenn Sie nach Funktionen suchen, die Opik heute nicht bietet, stellen Sie bitte eine neue [Funktionsanfrage](https://github.com/comet-ml/opik/issues/new/choose) 🚀

<br>

<a id="%EF%B8%8F-opik-server-installation"></a>
## 🛠️ Opik Server-Installation

Bringen Sie Ihren Opik-Server in wenigen Minuten zum Laufen. Wählen Sie die Option, die Ihren Anforderungen am besten entspricht:

### Option 1: Comet.com Cloud (am einfachsten und empfohlen)

Greifen Sie sofort und ohne Einrichtung auf Opik zu. Ideal für schnelle Starts und problemlose Wartung.

👉 [Erstellen Sie Ihr kostenloses Comet-Konto](https://www.comet.com/signup?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=install_create_link&utm_campaign=opik)

### Option 2: Opik selbst hosten für volle Kontrolle

Stellen Sie Opik in Ihrer eigenen Umgebung bereit. Wählen Sie zwischen Docker für lokale Setups oder Kubernetes für Skalierbarkeit.

#### Selbsthosting mit Docker Compose (für lokale Entwicklung und Tests)

Dies ist der einfachste Weg, eine lokale Opik-Instanz zum Laufen zu bringen. Beachten Sie das neue Installationsskript „./opik.sh“:

In einer Linux- oder Mac-Umgebung:

```bash
# Clone the Opik repository
git clone https://github.com/comet-ml/opik.git

# Navigate to the repository
cd opik

# Start the Opik platform
./opik.sh
```

In einer Windows-Umgebung:

```powershell
# Clone the Opik repository
git clone https://github.com/comet-ml/opik.git

# Navigate to the repository
cd opik

# Start the Opik platform
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c ".\\opik.ps1"
```

**Serviceprofile für die Entwicklung**

Die Opik-Installationsskripte unterstützen jetzt Dienstprofile für verschiedene Entwicklungsszenarien:


```bash
# Start full Opik suite (default behavior)
./opik.sh

# Start only infrastructure services (databases, caches etc.)
./opik.sh --infra

# Start infrastructure + backend services
./opik.sh --backend

# Enable guardrails with any profile
./opik.sh --guardrails # Guardrails with full Opik suite
./opik.sh --backend --guardrails # Guardrails with infrastructure + backend
```

Verwenden Sie die Optionen „--help“ oder „--info“, um Probleme zu beheben. Dockerfiles stellen jetzt sicher, dass Container als Nicht-Root-Benutzer ausgeführt werden, um die Sicherheit zu erhöhen. Sobald alles betriebsbereit ist, können Sie jetzt [localhost:5173](http://localhost:5173) in Ihrem Browser aufrufen! Ausführliche Anweisungen finden Sie im [Local Deployment Guide](https://www.comet.com/docs/opik/self-host/local_deployment?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=self_host_link&utm_campaign=opik).

#### Selbsthosting mit Kubernetes & Helm (für skalierbare Bereitstellungen)

Für Produktions- oder größere selbstgehostete Bereitstellungen kann Opik mithilfe unseres Helm-Charts auf einem Kubernetes-Cluster installiert werden. Klicken Sie auf das Abzeichen, um das vollständige [Kubernetes-Installationshandbuch mit Helm](https://www.comet.com/docs/opik/self-host/kubernetes/#kubernetes-installation?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=kubernetes_link&utm_campaign=opik) anzuzeigen.

[![Kubernetes](https://img.shields.io/badge/Kubernetes-%23326ce5.svg?&logo=kubernetes&logoColor=white)](https://www.comet.com/docs/opik/self-host/kubernetes/#kubernetes-installation?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=kubernetes_link&utm_campaign=opik)

> [!IMPORTANT]
> **Änderungen in Version 1.7.0**: Bitte überprüfen Sie das [Änderungsprotokoll](https://github.com/comet-ml/opik/blob/main/CHANGELOG.md) auf wichtige Updates und wichtige Änderungen.

<a id="-opik-client-sdk"></a>
## 💻 Opik Client SDK

Opik bietet eine Reihe von Client-Bibliotheken und eine REST-API für die Interaktion mit dem Opik-Server. Dazu gehören SDKs für Python, TypeScript und Ruby (über OpenTelemetry), die eine nahtlose Integration in Ihre Arbeitsabläufe ermöglichen. Ausführliche API- und SDK-Referenzen finden Sie in der [Opik Client-Referenzdokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/reference/overview?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=reference_link&utm_campaign=opik).

### Python SDK-Schnellstart

So beginnen Sie mit dem Python SDK:

Installieren Sie das Paket:

```bash
# install using pip
pip install opik

# or install with uv
uv pip install opik
```

Konfigurieren Sie das Python-SDK, indem Sie den Befehl „opik configure“ ausführen, der Sie zur Eingabe Ihrer Opik-Serveradresse (für selbst gehostete Instanzen) oder Ihres API-Schlüssels und Arbeitsbereichs (für Comet.com) auffordert:


```bash
opik configure
```

> [!TIP]
> Sie können auch „opik.configure(use_local=True)“ aus Ihrem Python-Code aufrufen, um das SDK für die Ausführung auf einer lokalen selbstgehosteten Installation zu konfigurieren oder API-Schlüssel und Arbeitsbereichsdetails direkt für Comet.com bereitzustellen. Weitere Konfigurationsoptionen finden Sie in der [Python SDK-Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/python-sdk-reference/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=python_sdk_docs_link&utm_campaign=opik).

Sie können jetzt mit der Protokollierung von Ablaufverfolgungen mit dem [Python SDK](https://www.comet.com/docs/opik/python-sdk-reference/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=sdk_link2&utm_campaign=opik) beginnen.

<a id="-logging-traces-with-integrations"></a>
### 📝 Protokollierung von Traces mit Integrationen

Der einfachste Weg, Traces zu protokollieren, ist die Verwendung einer unserer direkten Integrationen. Opik unterstützt eine breite Palette von Frameworks, einschließlich neuerer Ergänzungen wie **Google ADK**, **Autogen**, **AG2** und **Flowise AI**:

| Integration | Beschreibung | Dokumentation |
| --------------------- | ------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| ADK | Protokollspuren für Google Agent Development Kit (ADK) | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/adk?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=google_adk_link&utm_campaign=opik) |
| AG2 | Protokollspuren für AG2-LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/ag2?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=ag2_link&utm_campaign=opik) |
| AIsuite | Protokollspuren für aisuite LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/aisuite?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=aisuite_link&utm_campaign=opik) |
| Agno | Protokollierungsspuren für Agno Agent Orchestration Framework-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/agno?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=agno_link&utm_campaign=opik) |
| Anthropisch | Protokollspuren für Anthropic LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/anthropic?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=anthropic_link&utm_campaign=opik) |
| Autogen | Protokollspuren für Autogen-Agent-Workflows | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/autogen?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=autogen_link&utm_campaign=opik) |
| Grundgestein | Protokollspuren für Amazon Bedrock LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/bedrock?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=bedrock_link&utm_campaign=opik) |
| BeeAI (Python) | Protokollierungsspuren für BeeAI-Python-Agent-Framework-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/beeai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=beeai_link&utm_campaign=opik) |
| BeeAI (TypeScript) | Protokollspuren für BeeAI TypeScript-Agent-Framework-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/beeai-typescript?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=beeai_typescript_link&utm_campaign=opik) |
| BytePlus | Protokollspuren für BytePlus LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/byteplus?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=byteplus_link&utm_campaign=opik) |
| Cloudflare Workers AI | Protokollspuren für Cloudflare Workers AI-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/cloudflare-workers-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=cloudflare_workers_ai_link&utm_campaign=opik) |
| Kohärent | Protokollspuren für Cohere LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/cohere?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=cohere_link&utm_campaign=opik) |
| CrewAI | Protokollspuren für CrewAI-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/crewai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=crewai_link&utm_campaign=opik) |
| Cursor | Protokollspuren für Cursor-Konversationen | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/cursor?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=cursor_link&utm_campaign=opik) |
| DeepSeek | Protokollspuren für DeepSeek LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/deepseek?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=deepseek_link&utm_campaign=opik) |
| Verändern | Protokollierungsspuren für Dify-Agent-Ausführungen | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/dify?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=dify_link&utm_campaign=opik) |
| DSPY | Protokollspuren für DSPy-Läufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/dspy?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=dspy_link&utm_campaign=opik) |
| Feuerwerk KI | Protokollspuren für Fireworks AI LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/fireworks-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=fireworks_ai_link&utm_campaign=opik) |
| Flowise KI | Protokollspuren für Flowise AI Visual LLM Builder | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/flowise?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=flowise_link&utm_campaign=opik) |
| Zwillinge (Python) | Protokollspuren für Google Gemini LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/gemini?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=gemini_link&utm_campaign=opik) |
| Gemini (TypeScript) | Protokollierungsspuren für Google Gemini TypeScript SDK-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/gemini-typescript?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=gemini_typescript_link&utm_campaign=opik) |
| Groq | Protokollspuren für Groq LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/groq?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=groq_link&utm_campaign=opik) |
| Leitplanken | Protokollspuren für Guardrails AI-Validierungen | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/guardrails-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=guardrails_link&utm_campaign=opik) |
| Heuhaufen | Protokollspuren für Haystack-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/haystack?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=haystack_link&utm_campaign=opik) |
| Hafen | Protokollspuren für Harbor-Benchmark-Bewertungsversuche | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/harbor?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=harbor_link&utm_campaign=opik) |
| Instructor            | Log traces for LLM calls made with Instructor           | [Documentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/instructor?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=instructor_link&utm_campaign=opik)                       |
| LangChain (Python) | Protokollspuren für LangChain LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/langchain?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=langchain_link&utm_campaign=opik) |
| LangChain (JS/TS) | Protokollspuren für LangChain JavaScript/TypeScript-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/langchainjs?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=langchainjs_link&utm_campaign=opik) |
| LangGraph | Protokollspuren für LangGraph-Ausführungen | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/langgraph?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=langgraph_link&utm_campaign=opik) |
| Langflow | Protokollspuren für Langflow Visual AI Builder | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/langflow?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=langflow_link&utm_campaign=opik) |
| LiteLLM | Protokollierungsspuren für LiteLLM-Modellaufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/litellm?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=litellm_link&utm_campaign=opik) |
| LiveKit-Agenten | Protokollierungsspuren für LiveKit Agents AI-Agent-Framework-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/livekit?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=livekit_link&utm_campaign=opik) |
| LamaIndex | Protokollspuren für LlamaIndex LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/llama_index?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=llama_index_link&utm_campaign=opik) |
| Mastra | Protokollierungsspuren für Aufrufe des Mastra AI-Workflow-Frameworks | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/mastra?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=mastra_link&utm_campaign=opik) |
| Microsoft Agent Framework (Python) | Protokollverfolgungen für Microsoft Agent Framework-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/microsoft-agent-framework?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=agent_framework_link&utm_campaign=opik) |
| Microsoft Agent Framework (.NET) | Protokollierungsspuren für Microsoft Agent Framework .NET-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/microsoft-agent-framework-dotnet?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=agent_framework_dotnet_link&utm_campaign=opik) |
| Mistral KI | Protokollspuren für Mistral AI LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/mistral?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=mistral_link&utm_campaign=opik) |
| n8n | Protokollierungsspuren für N8N-Workflow-Ausführungen | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/n8n?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=n8n_link&utm_campaign=opik) |
| Novita AI | Protokollspuren für Novita AI LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/novita-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=novita_ai_link&utm_campaign=opik) |
| Ollama | Protokollspuren für Ollama LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/ollama?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=ollama_link&utm_campaign=opik) |
| OpenAI (Python) | Protokollspuren für OpenAI LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/openai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=openai_link&utm_campaign=opik) |
| OpenAI (JS/TS) | Protokollspuren für OpenAI JavaScript/TypeScript-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/openai-typescript?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=openai_typescript_link&utm_campaign=opik) |
| OpenAI-Agenten | Protokollierungsspuren für OpenAI Agents SDK-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/openai_agents?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=openai_agents_link&utm_campaign=opik) |
| OpenClaw | Protokollspuren für OpenClaw-Agentenläufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/openclaw?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=openclaw_link&utm_campaign=opik) |
| OpenRouter | Protokollspuren für OpenRouter LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/openrouter?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=openrouter_link&utm_campaign=opik) |
| OpenTelemetry | Protokollspuren für von OpenTelemetry unterstützte Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/opentelemetry/overview?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=opentelemetry_link&utm_campaign=opik) |
| OpenWebUI | Protokollspuren für OpenWebUI-Konversationen | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/openwebui?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=openwebui_link&utm_campaign=opik) |
| Pipecat | Protokollierungsspuren für Pipecat-Echtzeit-Voice-Agent-Anrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/pipecat?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=pipecat_link&utm_campaign=opik) |
| Prädibase | Protokollspuren für Predibase LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/predibase?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=predibase_link&utm_campaign=opik) |
| Pydantische KI | Protokollierungsspuren für PydanticAI-Agentenaufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/pydantic-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=pydantic_ai_link&utm_campaign=opik) |
| Ragas | Protokollspuren für Ragas-Auswertungen | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/ragas?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=ragas_link&utm_campaign=opik) |
| Semantischer Kernel | Protokollspuren für Microsoft Semantic Kernel-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/semantic-kernel?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=semantic_kernel_link&utm_campaign=opik) |
| Smolagenzien | Protokollspuren für Smolagents-Agenten | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/smolagents?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=smolagents_link&utm_campaign=opik) |
| Frühlings-KI | Protokollierungsspuren für Spring AI-Framework-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/spring-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=spring_ai_link&utm_campaign=opik) |
| Strands-Agenten | Protokollspuren für Strands-Agentenanrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/strands-agents?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=strands_agents_link&utm_campaign=opik) |
| Zusammen KI | Protokollierungsspuren für Together AI LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/together-ai?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=together_ai_link&utm_campaign=opik) |
| Vercel AI SDK | Protokollierungsspuren für Vercel AI SDK-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/vercel-ai-sdk?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=vercel_ai_sdk_link&utm_campaign=opik) |
| VoltAgent | Protokollierungsspuren für VoltAgent-Agenten-Framework-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/voltagent?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=voltagent_link&utm_campaign=opik) |
| WatsonX | Protokollspuren für IBM Watsonx LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/watsonx?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=watsonx_link&utm_campaign=opik) |
| xAI Grok | Protokollspuren für xAI Grok LLM-Aufrufe | [Dokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/integrations/xai-grok?utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=xai_grok_link&utm_campaign=opik) |

> [!TIP]
> Wenn das von Ihnen verwendete Framework oben nicht aufgeführt ist, können Sie gerne [ein Problem eröffnen](https://github.com/comet-ml/opik/issues) oder eine PR mit der Integration einreichen.

Wenn Sie keines der oben genannten Frameworks verwenden, können Sie auch den „track“-Funktionsdekorator verwenden, um [Traces zu protokollieren](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/log_traces/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=traces_link&utm_campaign=opik):

```python
import opik

opik.configure(use_local=True) # Run locally

@opik.track
def my_llm_function(user_question: str) -> str:
    # Your LLM code here

    return "Hello"
```

> [!TIP]
> Der Track Decorator kann in Verbindung mit jeder unserer Integrationen verwendet werden und kann auch zum Verfolgen verschachtelter Funktionsaufrufe verwendet werden.

<a id="-llm-as-a-judge-metrics"></a>
### 🧑‍⚖️ LLM als Richtermetriken

Das Python Opik SDK enthält eine Reihe von LLM-Bewertungsmetriken, die Ihnen bei der Bewertung Ihrer LLM-Anwendung helfen. Erfahren Sie mehr darüber in der [Metrikdokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/metrics/overview/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=metrics_2_link&utm_campaign=opik).

Um sie zu verwenden, importieren Sie einfach die entsprechende Metrik und verwenden Sie die Funktion „Score“:

```python
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 umfasst außerdem eine Reihe vorgefertigter heuristischer Metriken sowie die Möglichkeit, eigene zu erstellen. Erfahren Sie mehr darüber in der [Metrikdokumentation](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/metrics/overview?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=metrics_3_link&utm_campaign=opik).

<a id="-evaluating-your-llm-application"></a>
### 🔍 Bewertung Ihrer LLM-Bewerbungen

Mit Opik können Sie Ihre LLM-Anwendung während der Entwicklung über [Datasets](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/manage_datasets/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=datasets_2_link&utm_campaign=opik) bewerten [Experimente](https://www.comet.com/docs/opik/evaluation/evaluate_your_llm/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=experiments_link&utm_campaign=opik). Das Opik-Dashboard bietet erweiterte Diagramme für Experimente und eine bessere Handhabung großer Spuren. Sie können Auswertungen auch als Teil Ihrer CI/CD-Pipeline mit unserer [PyTest-Integration](https://www.comet.com/docs/opik/testing/pytest_integration/?from=llm&utm_source=opik&utm_medium=github&utm_content=pytest_2_link&utm_campaign=opik) ausführen.

<a id="-star-us-on-github"></a>
## ⭐ Star uns auf GitHub

Wenn Sie Opik nützlich finden, geben Sie uns bitte einen Stern! Ihre Unterstützung hilft uns, unsere Community zu vergrößern und das Produkt weiter zu verbessern.

[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=comet-ml/opik&type=Date)](https://github.com/comet-ml/opik)

<a id="-contributing"></a>
## 🤝 Mitwirken

Es gibt viele Möglichkeiten, zu Opik beizutragen:

- Senden Sie [Fehlerberichte](https://github.com/comet-ml/opik/issues) und [Funktionsanfragen](https://github.com/comet-ml/opik/issues).
- Überprüfen Sie die Dokumentation und senden Sie [Pull Requests](https://github.com/comet-ml/opik/pulls), um sie zu verbessern
- Sprechen oder schreiben Sie über Opik und [lassen Sie es uns wissen](https://chat.comet.com)
- Upvoting für [beliebte Funktionsanfragen](https://github.com/comet-ml/opik/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22enhancement%22), um Ihre Unterstützung zu zeigen

Um mehr darüber zu erfahren, wie Sie zu Opik beitragen können, lesen Sie bitte unsere [Beitragsrichtlinien](CONTRIBUTING.md).