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Prueba Arize Phoenix junto con Telemetry
Mapee un flujo de trabajo Arize Phoenix limitado, conserve las capacidades que siguen siendo necesarias y compare ambos sistemas en el mismo dispositivo cerrado antes de cambiar la cobertura de producción.
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Inventory Arize Phoenix
Seguimientos de Phoenix OpenTelemetry y OpenInference
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Mapear un flujo de trabajo
No hay equivalente directo porque Telemetry no tiene un punto final OTLP; conservar Phoenix u otro backend de seguimiento y correlacionar los resultados seleccionados.
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Ejecute dos veces el dispositivo
Verifique que el backend de seguimiento reciba el seguimiento de prueba completo mientras que Telemetry reciba solo los campos del terminal aprobados y el ID de seguimiento.
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registrar la decisión
Decida si los rastreos de OpenInference, la inspección rápida, los conjuntos de datos, los evaluadores, los experimentos o un espacio de trabajo de IA autohospedado son requisitos.
En qué se diferencia Telemetry
- Phoenix proporciona un espacio de trabajo de seguimiento y evaluación centrado en la IA; Telemetry proporciona un espacio de trabajo general de eventos estructurados y SQL.
- Phoenix utiliza OpenTelemetry y OpenInference para pruebas de IA orientadas a la traza; Telemetry no ingiere OTLP.
- Telemetry enfatiza eventos terminales seleccionados que conectan el comportamiento del agente con la aplicación, el cliente, la versión y el contexto empresarial.
Cuando Telemetry encaja bien
- El problema seleccionado es el monitoreo de resultados agregados y el análisis de productos cruzados en lugar de una inspección detallada del rastro de LLM.
- Ya existe un backend de seguimiento de OTLP y solo un identificador de correlación seguro debe cruzarse en la tabla de resultados.
- El equipo quiere conservar Phoenix para seguimientos y evaluaciones mientras usa Telemetry para alertas y paneles de SQL.
Donde cada producto es más fuerte
Arize Fénix
- Seguimiento de código abierto para flujos de trabajo de herramientas, agentes, recuperación y LLM mediante OpenTelemetry y OpenInference.
- Flujos de trabajo de evaluación, indicaciones, conjuntos de datos y experimentos para inspeccionar y mejorar aplicaciones de IA.
- Una opción más adecuada cuando un equipo necesita una inspección de seguimiento autohospedada, evidencia detallada de LLM o una superficie de experimentación específica de IA.
Telemetry
- Dirija SQL DataFusion sobre tablas de agente, herramienta, solicitud, evaluación y resultado de producto con nombre.
- Los eventos compactos pueden evitar la copia de indicaciones, finalizaciones, documentos recuperados y cargas útiles de herramientas sin restricciones.
- Una capa de análisis de eventos para el comportamiento de la IA más API, trabajo, webhook, facturación, confiabilidad y señales de producto.
Lista de verificación de evaluación
Pruebe la decisión con un flujo de trabajo real
- 1Decida si los rastreos de OpenInference, la inspección rápida, los conjuntos de datos, los evaluadores, los experimentos o un espacio de trabajo de IA autohospedado son requisitos.
- 2Pruebe la falla de un agente y la comparación de una versión en ambos sistemas, incluida la transferencia entre el resultado agregado y el seguimiento detallado.
- 3Compare las operaciones de implementación, almacenamiento, retención, controles de acceso, propiedad de la instrumentación y paquetes de servicios alojados actuales.
Ruta de migración
Planifique la migración de consultas y eventos antes de cambiar las herramientas.
Haga un inventario de las consultas, alertas, exportaciones y requisitos de retención que realmente utiliza el flujo de trabajo actual. Asigne esos requisitos a un contrato de evento escrito, traduzca una consulta representativa y ejecute dos veces el mismo evento antes de ampliar la cobertura. Los operadores similares no garantizan un manejo de nulos, una semántica de tiempo ni resultados de agregación equivalentes.
Arize Fénix flujo de trabajo
Seguimientos de Phoenix OpenTelemetry y OpenInference
Mapeo Telemetry
No hay equivalente directo porque Telemetry no tiene un punto final OTLP; conservar Phoenix u otro backend de seguimiento y correlacionar los resultados seleccionados.
Validación de doble ejecución
Verifique que el backend de seguimiento reciba el seguimiento de prueba completo mientras que Telemetry reciba solo los campos del terminal aprobados y el ID de seguimiento.
Arize Fénix flujo de trabajo
Indicaciones, conjuntos de datos, evaluadores y experimentos de Phoenix
Mapeo Telemetry
Eventos de resultados de evaluación versionados para SQL agregado; conserve Phoenix para la inspección de contenido, la gestión de conjuntos de datos, la ejecución del evaluador y los experimentos.
Validación de doble ejecución
Compare una ejecución de evaluación de principio a fin, incluida la cobertura, los identificadores de versión, los umbrales de puntuación y la inspección de ejemplos fallidos.
Arize Fénix flujo de trabajo
Análisis de observabilidad de IA agregada de Phoenix
Mapeo Telemetry
Tablas de eventos con nombre, SQL DataFusion, paneles y alertas para la confiabilidad, el costo, la calidad, las transferencias y los resultados posteriores de los agentes.
Validación de doble ejecución
Compare solicitudes de modelos, resultados de ejecución, tasa de aprobación evaluada, duración de p95 y costo por operación aceptada durante un intervalo fijo.
Prueba un flujo de trabajo
Comience con un flujo de trabajo backend
Elija una ruta API, un flujo de trabajo de IA, un webhook o una cola de trabajos. Envíe eventos estructurados y consúltelos antes de ampliar la cobertura.
guía de compra de categorías
Herramientas de observabilidad de IA: una comparación basada en flujos de trabajo
Compare enfoques de observabilidad de IA para seguimientos, indicaciones, evaluaciones, costos de modelos, confiabilidad de herramientas, análisis SQL y resultados de productos.
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PostHog para eventos de backend
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