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phoenix-arize-setup

Automação Autor: a5c-ai

Configuração da plataforma de observabilidade Arize Phoenix para depuração e avaliação de LLMs.

1.4kestrelas
Atualizado há 4 meses
Ver no GitHub ↗ Licença: MIT

Como adicionar

/plugin marketplace add a5c-ai/babysitter

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

Para o autor da skill

Cole no README do seu repo

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[![Skillteca](https://www.skillteca.com.br/api/badge/phoenix-arize-setup/svg)](https://www.skillteca.com.br/skills/phoenix-arize-setup)
#llm

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Ler descrição completa

Phoenix Arize Setup Skill

Capabilities

  • Set up Phoenix local server
  • Configure tracing instrumentation
  • Design evaluation experiments
  • Implement embedding visualizations
  • Set up retrieval analysis
  • Create custom evaluations with LLM-as-judge

Target Processes

  • llm-observability-monitoring
  • agent-evaluation-framework

Implementation Details

Core Features

  1. Tracing: OpenTelemetry-based LLM traces
  2. Evals: LLM-as-judge evaluations
  3. Embeddings: Visualization and drift detection
  4. Retrieval: RAG quality analysis
  5. Datasets: Experiment management

Instrumentation

  • OpenAI auto-instrumentation
  • LangChain instrumentation
  • LlamaIndex instrumentation
  • Custom span creation

Configuration Options

  • Phoenix server setup
  • Trace sampling
  • Evaluation metrics
  • Embedding models
  • Export settings

Best Practices

  • Comprehensive instrumentation
  • Regular evaluation runs
  • Monitor embedding drift
  • Analyze retrieval quality

Dependencies

  • arize-phoenix
  • openinference-instrumentation-openai
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