Arize Phoenix

AI i ML

Debug i evaluate AI applications poprzez Neotask na Neotask

• Trace LLM i agent runs z full span-level visibility
• Evaluate prompt quality, hallucination rates, i model performance
• Zapytanie traces, datasets, i evaluation experiments conversationally

Co możesz zrobić

Twój agent AI zamienia Arize Phoenix w w pełni zautomatyzowaną operację obserwowalności LLM. Monitoruje Twoje potoki AI, zarządza wersjami promptów i uruchamia eksperymenty - utrzymując niezawodność Twoich modeli bez ciągłego ręcznego nadzoru.

Monitorowanie potoków Twój agent stale sprawdza ślady i zakresy w projektach. Identyfikuje wzorce błędów, przegląda adnotacje zakresów i wychwytuje sesje, w których jakość się pogorszyła. Zaplanuj regularne kontrole stanu i otrzymuj powiadomienia, zanim problemy dotrą do użytkowników.

Zarządzanie cyklem życia promptów Zarządzaj promptami jako wersjonowanymi, otagowanymi zasobami. Twój agent tworzy nowe wersje, oznacza wydania jako produkcyjne lub stagingowe i śledzi historię iteracji. Gdy potrzebujesz wycofać zmiany, zna każdą wersję, która kiedykolwiek istniała.

Zautomatyzowane eksperymentowanie Buduj zestawy danych ewaluacyjnych z prawdziwych śladów produkcyjnych. Twój agent dodaje przykłady z interesujących zakresów, uruchamia eksperymenty na zestawach danych i porównuje wyniki między wersjami promptów. Kwantyfikuj ulepszenia przed ich wdrożeniem.

Obszar	Czym zarządza Twój agent
Prompty	Zarządzanie wersjami, tagowanie, wstawianie, śledzenie iteracji
Ślady i zakresy	Inspekcja, przegląd adnotacji, wykrywanie błędów
Zestawy danych	Zarządzanie przykładami, wykonywanie eksperymentów, testy regresji
Projekty	Monitorowanie wielu projektów, śledzenie sesji, kontrole stanu

Każda akcja działa autonomicznie lub wymaga Twojej zgody - Ty decydujesz.

Spróbuj zapytać

• "Sprawdź wszystkie ślady z ostatniej godziny i oznacz te z zakresami błędów"
• "Otaguj najnowszą wersję naszego promptu 'customer-support' jako 'production'"
• "Dodaj 10 ostatnich nieudanych śladów jako przykłady do naszego zestawu danych testów regresji"
• "Uruchom eksperyment porównujący prompt v4 z v5 na zestawie danych 'classification'"
• "Jakie adnotacje istnieją dla zakresów w projekcie 'search-pipeline'?"
• "Pokaż mi wszystkie sesje z dzisiaj z więcej niż 3 turami"
• "Wyświetl każdą wersję promptu, którą wdrożyliśmy na produkcję w ostatnim miesiącu"
• "Utwórz nowy prompt o nazwie 'invoice-extractor' z tego szablonu"

Profesjonalne wskazówki

• Zaplanuj godzinne kontrole śladów w okresach dużego ruchu - Twój agent wychwytuje regresje, zanim się skumulują
• Używaj bramek zatwierdzania do tagowania wersji promptów - przejrzyj zmiany przed oznaczeniem czegokolwiek jako produkcyjne
• Zespoły wieloagentowe sprawdzają się tu doskonale: jeden agent monitoruje ślady, drugi zarządza promptami, trzeci uruchamia eksperymenty
• Buduj zestawy danych regresji z prawdziwych awarii - wychwytują przypadki brzegowe, których dane syntetyczne pomijają
• Analiza na poziomie sesji ujawnia problemy rozmów wieloturowych, których inspekcja pojedynczego śladu nie wykrywa
• Połącz Phoenix z integracją alertów, aby otrzymywać powiadomienia w momencie, gdy jakość śladów spadnie

Plans

Works Well With

• BigQuery - Connect Arize Phoenix with BigQuery to sync ML model metrics, traces, and observability data directly into your data war...
• Google Slides - Connect Arize Phoenix to Google Slides to automate ML observability reporting and share AI model monitoring insights as ...
• Microsoft 365 - Connect Arize Phoenix ML observability with Microsoft 365. Send AI model monitoring reports to Teams, automate alerts, a...

Więcej integracji AI i ML

• Label Studio - Zarządzaj Dane labeling projects i annotations poprzez conversation - Neotask uses Neotask do operate twój Label Studio annotation infrastructure.
• Anthropic - Dzwoń do modeli Claude, zarządzaj monitami i monitoruj wykorzystanie - Neotask koordynuje pracę Anthropic od API do Neotask.
• Scholar Gateway - Neotask na Neotask łączy Twoje przepływy badawcze z Wiley Scholar Gateway - wykonując wyszukiwanie semantyczne w recenzowanej literaturze naukowej, aby opierać Twoją pracę na autorytatywnych źródłach.
• Stability AI - Generuj, edytuj i przekształcaj obrazy za pomocą Stable Diffusion - Neotask obsługuje przepływy pracy związane ze stabilnością AI poprzez Neotask.
• Cohere - Generuj tekst, zmieniaj ranking wyników i twórz wyszukiwanie korporacyjne - Neotask sprawia, że ​​pakiet NLP Cohere działa poprzez Neotask.
• Replicate - Uruchamiaj modele uczenia maszynowego w chmurze za pomocą jednej instrukcji - Neotask koordynuje przewidywania replikacji za pomocą Neotask.

Explore: Skills · Glossary · Solutions · Use cases · Examples · Comparisons · Templates · Blog · Docs