追蹤與 trace 設定
擷取應用程式 traces,以查看每個請求內部發生的事情。文件描述了手動或自動儀表化,以及支援 30+ 供應商與框架的 trace 設定。
Arize AX 是一個 AI 工程平台,用於追蹤、評估並改善 AI agents 與 AI 應用程式,支援可觀測性、實驗與 AI 輔助除錯,適合現代 AI stack 團隊使用。
Arize AX 是一個 AI 工程平台,用於觀察、評估並改善 AI agents 與 AI 應用程式。首頁將其描述為一個持續學習平台,可協助團隊追蹤系統做了什麼、透過評估衡量品質,並在生產前後反覆調整 prompts、models 與 workflows。
此產品與 Phoenix 並列,Phoenix 是 Arize 的開源可觀測性與評估工具。AX 建立在 OpenInference 和 OpenTelemetry 等開放標準之上,網站將其定位為需要在同一平台中進行追蹤、實驗、儀表板與 AI 輔助除錯的 AI 工程師與產品團隊所用。
擷取應用程式 traces,以查看每個請求內部發生的事情。文件描述了手動或自動儀表化,以及支援 30+ 供應商與框架的 trace 設定。
使用查詢、篩選條件與 AI Search 找出有問題的 traces,接著檢視 span、trace 與 session 資料以進行除錯與調查。
建立 evaluator,執行離線與線上評估,並使用人工審查、標註佇列與儀表板持續監控品質變化。
整理資料集、儲存實驗執行結果、比較 prompts 與 models,並根據實驗表現透過 CI/CD 管控部署。
使用 Alyx 來除錯 traces、執行 evals、比較實驗、建議 prompt 編輯,並可依自然語言需求產生儀表板。
支援以 OpenInference 與 OpenTelemetry 為基礎的儀表化,涵蓋廣泛的整合範圍,包括 LLM 供應商、agent 框架、coding agents 與協調工具。
為 AI 應用程式加入儀表化,擷取 traces,並檢視 spans,以便在除錯失敗或緩慢路徑時了解每個請求內部發生了什麼。
對 traces、spans 或 sessions 執行 evaluators,以持續衡量品質,並追蹤變更是否正在提升或降低效能。
在發佈變更到生產環境前,使用整理過的資料集比較 prompts、models 或實驗執行結果,並在需要時使用 CI/CD 閘門。
使用人工標註、回饋追蹤與對齊的 evaluators,將自動化分數與真實判斷校準,並找出失敗模式。
在框架與供應商之間採用開放標準追蹤,讓團隊可以連接既有 stack,而不必轉換成專有格式。
您可以先將 agent 或應用程式連接到 Arize,然後送出第一個 trace。平台會透過 traces 顯示每個請求內部發生了什麼,文件也指出您可以先開始設定 traces,接著再使用 Alyx 取得協助。
可以。文件指出 Arize 可整合 40+ 個模型、框架與 AI 工具,包括 OpenAI、Anthropic、Google、Amazon Bedrock、LangGraph、LangChain、LlamaIndex、CrewAI、OpenAI Agents SDK 和 DSPy。
可以。Arize 支援彈性的部署選項,定價頁面列出企業版的 SaaS 與 self-hosted 選項。FAQ 與定價頁面也提到可部署於 Google Cloud、AWS、Azure 以及自架環境。
可以。網站表示 Arize 是為現代 AI 應用程式打造的,包括聊天機器人、RAG 系統、copilots 與 agents,並提供追蹤、評估、監控與迭代的工作流程。
Phoenix 是用於追蹤、評估、實驗與提示詞迭代的開源產品,網站表示它可以本機執行或 self-hosted。Arize AX 則是建立在相同開放標準上的受管理企業平台,提供受管理的基礎架構與額外工作流程。