AI ManualsAI 技术开发者索引
首页/编码与开发/Arize Phoenix
编码与开发

Arize Phoenix

Arize Phoenix 是开源的可观测性与评测工具,可用于检查 LLM 追踪记录、检索表现和模型输出,辅助开发调试及生产分析。

可观测性Tracing评测
开始阅读
把检索与生成摊开,查清问题在哪一层
Arize Phoenix:把检索与生成摊开,查清问题在哪一层Phoenix 可查看一次 RAG 运行中的检索证据与模型回答,并从追踪片段和评测结果定位需要检查的环节。一次请求的追踪多个执行片段检索片段候选文档与来源生成片段提示与回答调试与复核看输入输出与证据检查失败案例评测信号检索质量回答质量展开步骤提供上下文

同一个错误回答可能源于检索,也可能源于生成;需要沿运行证据逐层复核。

工作机制与关键组成

  1. 记录执行片段

    通过支持的追踪集成记录模型调用、检索和工具操作。

  2. 检查运行过程

    复盘一次执行,判断问题出在检索、提示词还是工具调用。

  3. 开展评测

    使用数据集和评测器,将改动前后的表现与代表性样例进行比较。

如何选择

如果追踪级调试和评测是 LLM 工程流程中的重点,可以考虑 Phoenix。

适合解决哪些问题

  • 查看检索到的段落和生成过程,排查 RAG 回答问题。
  • 围绕运行追踪和标注样例搭建评测流程。

使用时要留意什么

  • 追踪内容可能包含用户数据,应谨慎配置采集范围和保留期限。
  • 评测分数只能提示需要进一步检查,不能替代针对具体任务的复核。

使用前,先弄清楚

RAG 回答有问题时,在 Phoenix 中先检查什么?

先确认检索结果是否包含回答问题所需的证据,再检查模型是否正确使用这些证据。前者更可能需要调整语料、切分或检索;后者更可能涉及提示词和生成策略。追踪分析与评测结合,比只反复修改提示词更容易定位原因。

继续核对原始资料

概念说明参考项目文档与源码;场景选择和接入建议为 AI Manuals 的整理判断。版本、价格、许可及接口细节请以项目当前说明为准。