项目介绍
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Phoenix 是一个开源的人工智能可观测性平台，旨在进行实验、评估和故障排除。它提供了以下功能：
- 跟踪 - 使用基于 OpenTelemetry 的工具来跟踪您的 LLM 应用程序的运行时。
- 评估 - 利用 LLM 对应用程序的性能进行基准测试，包括响应和检索评估。
- 数据集 - 创建用于实验、评估和微调的版本化数据集。
- 实验 - 跟踪并评估提示、LLM 和检索的变化。
- 游乐场 - 优化提示，比较模型，调整参数，并重放追踪的 LLM 调用。
- 提示管理 - 使用版本控制、标签和实验系统地管理和测试提示更改。
Phoenix 是供应商和语言无关的，并且开箱即用地支持流行的框架（🦙LlamaIndex，🦜⛓LangChain，Haystack，🧩DSPy，🤗smolagents）以及 LLM 提供商（OpenAI，Bedrock，MistralAI，VertexAI，LiteLLM，Google GenAI 等）。有关自动仪器化的详细信息，请参阅 OpenInference 项目。
Phoenix 几乎可以在任何地方运行，包括您的本地机器、Jupyter 笔记本、容器化部署或云中。
安装
通过 pip 或 conda 安装 Phoenix
pip install arize-phoenix
Phoenix 容器镜像可通过 Docker Hub 获取，并可使用 Docker 或 Kubernetes 部署。Arize AI 还在 app.phoenix.arize.com 提供云实例。
包
arize-phoenix 包包括整个 Phoenix 平台。然而，如果您已部署了 Phoenix 平台，则可以使用轻量级的 Python 子包和 TypeScript 包与平台配合使用。
Python 子包
| 包 | 版本及文档 | 描述 |
|---|---|---|
| arize-phoenix-otel |   | 提供了一个围绕 OpenTelemetry 原语的轻量级包装器，并具有 Phoenix 意识的默认设置 |
| arize-phoenix-client |  | 与 Phoenix 服务器通过其 OpenAPI REST 接口交互的轻量级客户端 |
| arize-phoenix-evals |  | 工具包，用于评估 LLM 应用程序，包括 RAG 相关性、答案相关性等 |
TypeScript 子包
| 包 | 版本及文档 | 描述 |
|---|---|---|
| @arizeai/phoenix-otel |   | 提供了一个围绕 OpenTelemetry 原语的轻量级包装器，并具有 Phoenix 意识的默认设置 |
| @arizeai/phoenix-client |  | Arize Phoenix API 的客户端 |
| @arizeai/phoenix-evals |  | TypeScript 评估库，用于 LLM 应用程序（Alpha 发布） |
| @arizeai/phoenix-mcp |   | Arize Phoenix 的 MCP 服务器实现，提供统一接口以访问 Phoenix 的能力 |
跟踪集成
Phoenix 构建于 OpenTelemetry 之上，是供应商、语言和框架无关的。关于跟踪集成和示例应用的详细信息，请参阅 OpenInference 项目。
Python 集成
| 集成 | 包 | 版本徽章 |
|---|---|---|
| OpenAI | openinference-instrumentation-openai |  |
| OpenAI Agents | openinference-instrumentation-openai-agents |  |
| [LlamaIndex](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integr |