P
phoenix-observability
Open-source AI observability platform for LLM tracing, evaluation, and monitoring. Use when debugging LLM applications with detailed traces, running evaluations on datasets, or monitoring production AI systems with real-time insights.
Installation
Pick a client and clone the repository into its skills directory.
Installation
About this skill
Open-source AI observability platform for LLM tracing, evaluation, and monitoring. Use when debugging LLM applications with detailed traces, running evaluations on datasets, or monitoring production AI systems with real-time insights.
How to use
- Zainstaluj Phoenix za pomocą pip install arize-phoenix. Dla pełnej funkcjonalności możesz dodać komponenty: pip install arize-phoenix[embeddings] do analizy embeddingów, pip install arize-phoenix-otel dla konfiguracji OpenTelemetry, lub pip install arize-phoenix-evals dla frameworku ewaluacji. 2. Skonfiguruj kolekcję śladów w swojej aplikacji LLM, korzystając z obsługi OpenTelemetry — Phoenix automatycznie zbiera dane o wywołaniach modeli i operacjach. 3. Uruchom ewaluacje na swoich zbiorach danych, używając wbudowanych ewaluatorów LLM-as-judge do oceny jakości odpowiedzi. 4. Monitoruj produkcyjne systemy AI w czasie rzeczywistym, obserwując metryki i anomalie w dashboardzie. 5. Twórz eksperymenty porównujące różne prompty, modele lub konfiguracje, aby znaleźć najlepsze podejście. 6. Korzystaj z interaktywnego playground do testowania promptów z wieloma modelami przed wdrożeniem w produkcję.