Arize Phoenix

Arize Phoenix en bref

Phoenix aide à comprendre et améliorer les applications d’IA. Il rassemble tracing, évaluations, prompts, datasets et expériences dans un flux où une erreur de production peut devenir un cas de test reproductible.

Tracing

Une trace décompose une exécution en spans : appel LLM, retrieval, outil ou logique personnalisée. Phoenix repose sur OpenTelemetry et l’instrumentation OpenInference, avec des intégrations pour plusieurs frameworks, fournisseurs et langages.

Évaluations et expériences

Les sorties peuvent être notées par des règles déterministes, des juges LLM ou des annotations humaines. Les datasets regroupent entrées, références et métadonnées ; ils sont versionnés afin de comparer des variantes sur les mêmes exemples. Les expériences relient résultats, scores et traces pour diagnostiquer les écarts.

Déploiement et vigilance

Phoenix peut être utilisé dans le cloud ou auto-hébergé selon l’offre et l’architecture. Le tracing ne doit pas devenir une fuite de données : filtrez secrets et données personnelles, contrôlez les accès et définissez une rétention.

FAQ

Phoenix remplace-t-il les métriques système ?

Non. Il complète logs, métriques et alertes d’infrastructure par une vue des étapes et de la qualité de l’application IA.

Peut-on importer des traces existantes ?

Oui lorsqu’elles sont exportées via OpenTelemetry et enrichies avec les conventions attendues.