trubrics-python

给AI助手装上用户行为分析仪,告别盲目调模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 29 🐛 待处理 4 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 156
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署或自托管,无在线服务,全部功能免费。

项目预览

trubrics-python 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队trubrics
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署或自托管,无在线服务,全部功能免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型human-feedback,llm,llmops,machine-learning,ml-monitoring,mlops,model-feedback,streamlit
GitHub 星标★ 156
上线时间2022-01-19 00:00:00
代码更新2025-05-26
仓库体积9.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

Trubrics 是一个面向 AI 助手的开源产品分析平台,主要解决 LLM 应用上线后缺乏可观测性和用户行为洞察的问题。它提供 Python SDK 和 API,帮助开发者捕获、存储和分析 AI 助手与用户之间的交互数据,包括对话内容、用户反馈、模型性能指标等。核心能力包括:自动记录对话历史、追踪用户满意度(点赞/点踩)、监控模型响应质量、生成使用报告和看板。通过将原始交互数据转化为可操作的业务洞察,让团队能持续优化提示词、模型选择和产品体验。项目处于早期阶段,但架构清晰,支持自托管,适合需要深度定制分析方案的团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 156

核心亮点

  • 自动捕获对话和反馈,无需侵入式埋点
  • 内置看板和报告模板,开箱即用
  • 支持自托管,数据隐私可控

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 功能边界尚不清晰,与通用分析平台重叠

适用场景

  • LLM应用上线后追踪用户真实反馈
  • 对比不同提示词或模型版本的效果
  • 向团队或客户展示AI助手使用报告

替代项目

LangSmith、Langfuse、Helicone

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