Arize Phoenix

AI & ML

Neotask di OpenClaw mengotomatisasi pipeline observabilitas LLM Anda melalui Arize Phoenix — lacak trace, pantau performa, dan debug masalah model melalui percakapan.

Apa yang Bisa Anda Lakukan

Neotask terhubung ke Arize Phoenix melalui OpenClaw, memberikan observabilitas lengkap untuk pipeline LLM Anda.

| Area | Tindakan | Fungsinya |

|------|---------|-------------|

| Trace | Daftar, dapatkan detail trace | Lacak eksekusi LLM |

| Evaluasi | Jalankan evaluasi, dapatkan skor | Ukur kualitas output |

| Embedding | Analisis distribusi, deteksi drift | Pantau kualitas data |

| Metrik | Latensi, token, biaya, kualitas | Pantau performa pipeline |

| Dataset | Kelola dataset evaluasi | Organisir data pengujian |

| Eksperimen | Jalankan A/B test, bandingkan model | Optimalkan performa model |

Setiap tindakan berjalan secara otonom atau memerlukan persetujuan Anda — Anda yang menentukan.

Coba Tanyakan

  • "Tampilkan 10 trace terakhir dan latensinya"
  • "Debug trace yang gagal terakhir — tampilkan span dan error-nya"
  • "Berapa rata-rata skor evaluasi untuk model produksi minggu ini?"
  • "Apakah ada drift yang terdeteksi pada embedding terbaru?"
  • "Bandingkan performa model A vs model B pada dataset evaluasi"
  • "Jalankan evaluasi pada 100 sampel terbaru menggunakan rubrik kualitas kami"

    • Tips Pro

  • Jadwalkan pemantauan performa harian yang merangkum metrik kunci dan menandai regresi.
  • Gunakan evaluasi otomatis untuk mendeteksi penurunan kualitas output sebelum mempengaruhi pengguna.
  • Padukan Phoenix dengan pipeline ML Anda sehingga perubahan model otomatis dievaluasi.
  • Tim multi-agen berguna: satu agen memantau trace sementara yang lain menganalisis kualitas dan biaya.
  • Pantau drift embedding secara teratur — perubahan distribusi data dapat mengindikasikan masalah.

    • Works Well With