opik

一站式追踪、评估、监控你的 LLM 应用，从调试到上线全程掌控。

开源 🏷️基础免费，高级付费 ✅ 目前可打开基础设施 🍴 复刻 1931 🐛 待处理 184 👀 关注 133

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GitHub 星标 ★ 23256

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️基础免费，高级付费支持限时试用 · 开源版免费自托管，云服务提供免费额度，付费升级获取更多功能与支持。

项目预览

项目数据

分类基础设施

开发团队comet-ml

官网地址https://www.comet.com/docs/opik

GitHubhttps://github.com/comet-ml/opik

定价模式🏷️基础免费，高级付费

价格说明开源版免费自托管，云服务提供免费额度，付费升级获取更多功能与支持。

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型evaluation,hacktoberfest,hacktoberfest2025,langchain,llama-index,llm,llm-evaluation,llm-observability,llmops,open-source,openai,playground,prompt-engineering

GitHub 星标★ 23256

上线时间2023-05-10 00:00:00

代码更新2026-11-07

仓库体积847.8 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

Opik 是一个开源的大语言模型（LLM）应用可观测性与评估平台，旨在帮助开发者调试、评估和监控基于 LLM 的应用，包括 RAG 系统和智能体工作流。它通过全面的追踪（tracing）能力，记录每次 LLM 调用的输入、输出、元数据及性能指标，解决 LLM 应用调试困难、行为不可控的问题。Opik 提供自动化的评估功能，支持用户自定义评估指标或使用内置评估器，对模型输出进行系统化评测，并生成生产级仪表盘，用于实时监控应用运行状态、成本和质量。项目支持与 LangChain、LlamaIndex 等主流框架集成，适合从开发到生产的全生命周期管理。其核心能力包括：端到端追踪、批量评估、在线监控、数据集管理以及基于反馈的持续优化，帮助团队提升 LLM 应用的可靠性、安全性和效率。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 23256

技术标签

evaluation hacktoberfest langchain llama-index llm

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 7 步

环境要求

Python 环境并可使用 pip（README 使用 pip install opik）
可选：使用 uv 作为包管理器（uv pip install opik）
自托管本地服务器需 Docker Compose，支持 Linux 或 Mac 环境
使用 Comet.com 托管版需准备 API Key 与 workspace
生产级自托管需 Kubernetes 集群与 Helm 图表

安装与启动步骤

1安装 Python SDK

用 pip 直接安装 Opik 的 Python SDK，这是接入平台的最快方式。
```
pip install opik
```
2或用 uv 安装

如果你使用 uv 管理依赖，可改用 uv 安装同一个包，效果一致，二选一即可。
```
uv pip install opik
```
3运行配置命令

执行后按提示输入 Opik 服务器地址（自托管），或输入 API Key 与 workspace（Comet.com）。
```
opik configure
```
4代码中配置本地模式

不想交互式配置时，可在 Python 代码里直接让 SDK 指向本地自托管实例。
```
import opik
opik.configure(use_local=True)
```
5用 @track 记录调用

给函数加上 @track 装饰器，每次调用都会写入 Opik，嵌套调用同样会被记录。
```
from opik import track

@track
def my_function(input: str) -> str:
    return input
```
6启动自托管服务器

本地开发或测试时用 Docker Compose 启动 Opik 服务器，Linux/Mac 下执行仓库提供的安装脚本。
```
./opik.sh
```
7Kubernetes 部署

生产或大规模自托管场景改用 Helm 图表部署，具体步骤见官方 Kubernetes 安装指南。