Arize Phoenix

AI i ML

Debug i evaluate AI applications poprzez Neotask na OpenClaw

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

    • Works Well With