O Langfuse anunciou em 22 de outubro de 2026 novos campos opcionais para exportar avaliações de aplicações de inteligência artificial. Além da nota, os arquivos podem incluir metadados e referências que permitem identificar quem fez a avaliação ou qual processo automatizado a produziu.
A mudança acrescenta dois grupos às exportações programadas para serviços como Amazon S3, Google Cloud Storage e Azure Blob Storage. Um deles leva os atributos associados à nota; o outro registra sua origem, com referências a revisores, filas de anotação, configurações e avaliadores.
Os grupos começam desativados, inclusive em integrações novas. A equipe precisa escolhê-los nas configurações ou pela API. As colunas são adicionadas depois dos campos principais e valem para exportações futuras. Os arquivos anteriores não são reescritos pela ativação.
Disponibilidade e acompanhamento
A documentação da integração informa que a exportação está disponível no Enterprise, em instalações próprias e no Pro com o complemento Teams. Os planos Hobby e Core não incluem o recurso.
O guia também distingue a gravação dos dados da conclusão de uma exportação: um arquivo de controle só é criado depois que todos os arquivos de dados foram enviados com sucesso. A integração apresenta estados de atividade, execução, fila e erro, o que ajuda a acompanhar o processo. Essa estrutura de acompanhamento é contexto do funcionamento da exportação, além dos novos campos anunciados.
Outros controles na mesma versão
A versão 4.68.0, publicada no GitHub em 22 de outubro, também trouxe mudanças nas chaves do AI Gateway e ferramentas para agentes. A descrição técnica das chaves de serviço explica a diferença: uma chave vinculada a uma pessoa perde validade quando ela deixa a organização; uma chave de serviço pode continuar funcionando.
A emissão dessa segunda modalidade depende das permissões e do modo de autenticação da instalação. Membros comuns continuam limitados às próprias chaves. A mudança serve a integrações que precisam continuar operando durante alterações na equipe.
Por que registrar a origem da nota
Na avaliação editorial da Nextags, guardar apenas uma pontuação deixa uma pergunta importante sem resposta: como ela foi obtida. Uma revisão humana e uma avaliação feita por outro modelo podem usar critérios diferentes, mesmo quando chegam ao mesmo número.
Levar essas referências ao ambiente de análise facilita separar os resultados antes de comparar versões de um assistente ou rever uma automação. A equipe pode acompanhar quais critérios foram usados e localizar a execução associada a uma avaliação. A origem registrada melhora a possibilidade de investigação; ela, sozinha, não comprova que a resposta avaliada estava correta.
Captura da configuração de exportação do Langfuse, presente na documentação desde 2025. Crédito: Langfuse GmbH, licença MIT. Redimensionamento, margens laterais e conversão para WebP. Origem da captura · Licença de reutilização. A interface é anterior ao anúncio dos novos campos.
Copyright (c) 2022-2025 Langfuse GmbH. A imagem foi mantida inteira e a licença completa acompanha os metadados do arquivo. As marcas identificam os produtos; não indicam endosso à reportagem.
Fontes e referências
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Conteúdo de Angelo Sebastião Silva Goncalves. Preparado com apoio de IA. Consulte as fontes e os critérios editoriais. Conheça nossos critérios editoriais e como solicitar uma correção.
