প্রকল্প সম্পর্কে

Laminar হলো AI এজেন্টদের জন্য বিশেষভাবে তৈরি একটি ওপেন-সোর্স অবজারভেবিলিটি প্ল্যাটফর্ম। এটি Laminar AI (Y Combinator S24) দ্বারা উন্নত এবং এটি ম্যানেজড ক্লাউড সার্ভিস বা সেলফ-হোস্টেড হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে। README-তে বর্ণিত মূল ক্ষমতাগুলি: - ট্রেসিং: একটি OpenTelemetry-নেটিভ ট্রেসিং SDK যা এক লাইন কোড দিয়ে Vercel AI SDK, Browser Use, Stagehand, LangChain, OpenAI, Anthropic এবং Gemini-এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক এবং প্রোভাইডারগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ইন্সট্রুমেন্ট করতে পারে। TypeScript (npm @lmnr-ai/lmnr) এবং Python (PyPI lmnr) এর জন্য ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি রয়েছে। - সিগন্যাল: ব্যবহারকারীরা সাধারণ ইংরেজিতে এজেন্ট আচরণ বর্ণনা করেন (উদাহরণস্বরূপ, একটি এজেন্ট লুপে আটকে আছে), এবং Laminar এজেন্ট রান মূল্যায়ন করে এবং আচরণ ঘটলে Slack বিজ্ঞপ্তি পাঠায়। - ইভাল: স্থানীয়ভাবে বা CI/CD পাইপলাইনে মূল্যায়ন চালানোর জন্য একটি এক্সটেনসিবল SDK এবং CLI, পাশাপাশি ফলাফল ভিজ্যুয়ালাইজ এবং তুলনা করার জন্য একটি UI। - MCP এবং CLI অ্যাক্সেস: কোডিং এজেন্টরা SQL দিয়ে ট্রেস, স্প্যান, মেট্রিক্স এবং ইভেন্ট কোয়েরি করতে পারে এবং ট্রেস ডেটার ভিত্তিতে সমস্যা তদন্ত বা ডিবাগ করতে পারে। - ড্যাশবোর্ড: কাস্টম SQL কোয়েরি সমর্থন সহ ট্রেস, মেট্রিক্স এবং ইভেন্টগুলির জন্য একটি ড্যাশবোর্ড বিল্ডার। - ডেটা অ্যানোটেশন এবং ডেটাসেট: অ্যানোটেশন এবং ডেটাসেট তৈরির জন্য একটি কাস্টম ডেটা রেন্ডারিং UI যা মূল্যায়নে ব্যবহৃত হয়। পারফরম্যান্স এবং আর্কিটেকচার নোট: প্ল্যাটফর্মটি Rust-এ লেখা, ইনজেশন এবং স্টোরেজের জন্য 20x ট্রেস কম্প্রেশন দাবি করে, ট্রেস রিয়েল-টাইমে দেখার জন্য একটি কাস্টম রিয়েলটাইম ইঞ্জিন, স্প্যান ডেটার উপর ফুল-টেক্সট সার্চ এবং ট্রেসিং ডেটার জন্য একটি gRPC এক্সপোর্টার অন্তর্ভুক্ত। সেলফ-হোস্টিং: দ্রুততম স্থানীয় সেটআপ হল রিপোজিটরি ক্লোন করা এবং `docker compose up -d` চালানো, যা http://localhost:5667-এ অ্যাক্সেসযোগ্য একটি লাইটওয়েট কিন্তু সম্পূর্ণ বৈশিষ্ট্যযুক্ত স্ট্যাক শুরু করে। একটি প্রোডাকশন-ভিত্তিক কম্পোজ ফাইল (docker-compose-full.yml)ও সরবরাহ করা হয়। README-তে বিদ্যমান ইনস্টলেশন আপগ্রেড করার নথি রয়েছে, যার মধ্যে ClickHouse কন্টেইনার পুনরায় তৈরি করা এবং ডিস্ক স্পেস পুনরুদ্ধার করতে অক্ষম সিস্টেম লগ টেবিল ট্রাঙ্কেট করা অন্তর্ভুক্ত। কনফিগারেশন: ঐচ্ছিক LLM প্রোভাইডার সেটিংস Gemini, OpenAI (বা LiteLLM, OpenRouter, vLLM-এর মতো OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ গেটওয়ে), AWS Bedrock এবং Azure AI Foundry সমর্থন করে, ঐচ্ছিক মডেল সাইজ ওভাররাইড এবং স্ট্যাটিক হেডার সহ। শেয়ার্ড ডেটাবেস ডিপ্লয়মেন্টের জন্য POSTGRES_SCHEMA-এর মাধ্যমে একটি কাস্টম Postgres স্কিমা কনফিগার করা যেতে পারে। সেলফ-হোস্টেড ডিপ্লয়মেন্টগুলি বেনামী ব্যবহার টেলিমেট্রি সংগ্রহ করে, যা LAMINAR_TELEMETRY_DISABLED=true দিয়ে নিষ্ক্রিয় করা যেতে পারে। TypeScript (Laminar.initialize প্লাস একটি observe র্যাপার) এবং Python (Laminar.initialize প্লাস একটি @observe ডেকোরেটর) উভয়ের জন্য LLM কল এবং ফাংশন ইনপুট/আউটপুট ট্রেস করার জন্য কুইকস্টার্ট উদাহরণ সরবরাহ করা হয়েছে।