Arize Phoenix

AI・ML

Neotask上のNeotaskがArize Phoenixを通じてLLMオブザーバビリティパイプラインを自動化します - トレースを監視し、プロンプトを管理し、実験を実行してAIシステムの信頼性を維持します。

LLMパイプラインの健全性が自動的に監視されます - エージェントがトレースを検査し、失敗したスパンにフラグを立て、本番環境に到達する前にアノテーション問題を表示します
プロンプトエンジニアリングが管理されたワークフローになります - バージョン管理、タグ付け、プロンプトのA/Bテストが手動の反復作業の代わりに会話で行えます
評価データセットが実際の本番データから蓄積されます - エージェントがトレースをキャプチャし、テスト例として追加し、回帰実験を自動的に実行します

できること

AIエージェントがArize Phoenixを完全自動化されたLLMオブザーバビリティ業務に変えます。AIパイプラインを監視し、プロンプトバージョンを管理し、実験を実行します - 常時手動での監視なしにモデルの信頼性を維持します。

パイプライン監視 エージェントがプロジェクト全体のトレースとスパンを継続的に検査します。エラーパターンを特定し、スパンのアノテーションを確認し、品質が低下したセッションを表示します。定期的なヘルスチェックをスケジュールして、問題がユーザーに届く前にアラートを受け取りましょう。

プロンプトライフサイクル管理 プロンプトをバージョン管理された、タグ付きのアセットとして管理します。エージェントが新しいバージョンを作成し、リリースを本番またはステージングとしてタグ付けし、反復履歴を追跡します。ロールバックが必要な際は、これまで存在したすべてのバージョンを把握しています。

自動化された実験 実際の本番トレースから評価データセットを構築します。エージェントが興味深いスパンから例を追加し、データセットに対して実験を実行し、プロンプトバージョン間の結果を比較します。デプロイ前に改善を定量化できます。

領域	エージェントが処理すること
プロンプト	バージョン管理、タグ付け、アップサート、反復追跡
トレース・スパン	検査、アノテーション確認、エラー検出
データセット	例の管理、実験実行、回帰テスト
プロジェクト	マルチプロジェクト監視、セッション追跡、ヘルスチェック

すべてのアクションは自律的に実行されるか、承認を求めるかを選べます。

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