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同時試用 Arize Phoenix 和 Telemetry
對映有界的 Arize Phoenix 工作流程，保留仍然必要的功能，並在更改生產覆蓋範圍之前在同一封閉夾具上比較兩個系統。
- 1
Inventory Arize Phoenix
Phoenix OpenTelemetry 和 OpenInference 追蹤
- 2
對映一個工作流程
沒有直接等效項，因為 Telemetry 沒有 OTLP 端點；保留 Phoenix 或其他追蹤後端並關聯選定的結果。
- 3
雙執行夾具
驗證追蹤後端是否接收完整的測試追蹤，而 Telemetry 僅接收批准的終端欄位和追蹤 ID。
- 4
記錄決定
確定是否需要 OpenInference 追蹤、提示檢查、資料集、評估器、實驗或自託管 AI 工作區。
Telemetry有何不同
- Phoenix 提供了一個以 AI 為中心的追蹤和評估工作區； Telemetry 提供通用結構化事件和 SQL 工作區。
- Phoenix 使用 OpenTelemetry 和 OpenInference 埋點進行面向追蹤的 AI 證據； Telemetry 不攝取 OTLP。
- Telemetry 強調將代理行為與應用程式、客戶、發布和業務上下文聯絡起來的選定終端事件。
當 Telemetry 合適時
- 選定的問題是總體結果監控和跨產品分析，而不是詳細的法學碩士追蹤檢查。
- OTLP 追蹤後端已存在，並且只有安全相關識別符號才應進入結果資料表。
- 該團隊希望保留 Phoenix 進行追蹤和評估，同時使用 Telemetry 進行 SQL 儀表板和警示。
每個產品最強的地方
阿里茲·菲尼克斯
- 使用 OpenTelemetry 和 OpenInference 對 LLM、代理、檢索和工具工作流程進行開源追蹤。
- 用於檢查和改進 AI 應用程式的評估、提示、資料集和實驗工作流程。
- 當團隊需要自託管追蹤檢查、詳細的法學碩士證據或特定於 AI 的實驗表面時，它更適合。
Telemetry
- 透過指定代理、工具、請求、評估和產品結果資料表直接執行 DataFusion SQL。
- 緊湊事件可以避免複製提示、完成、檢索的文件和不受限制的工具有效負載。
- 針對 AI 行為以及 API、作業、Webhook、計費、可靠性和產品訊號的一個事件分析層。
評估清單
使用真實的工作流程測試決策
- 1確定是否需要 OpenInference 追蹤、提示檢查、資料集、評估器、實驗或自託管 AI 工作區。
- 2在兩個系統中測試一個代理故障和一個版本比較，包括聚合結果和詳細追蹤之間的切換。
- 3比較部署操作、儲存、保留、存取控制、埋點所有權和當前託管服務打包。
遷移路徑
在更改工具之前規劃查詢和事件遷移
清點當前工作流程實際使用的查詢、警示、匯出和保留要求。將這些要求對映到型別化的事件契約，轉換代表性查詢，並在擴大覆蓋範圍之前雙重執行相同的裝置。類似的運算子不保證等效的空處理、時間語義或聚合結果。
阿里茲·菲尼克斯 工作流程
Phoenix OpenTelemetry 和 OpenInference 追蹤
Telemetry對映
沒有直接等效項，因為 Telemetry 沒有 OTLP 端點；保留 Phoenix 或其他追蹤後端並關聯選定的結果。
雙執行驗證
驗證追蹤後端是否接收完整的測試追蹤，而 Telemetry 僅接收批准的終端欄位和追蹤 ID。
阿里茲·菲尼克斯 工作流程
Phoenix 提示、資料集、評估器和實驗
Telemetry對映
聚合 SQL 的版本化評估結果事件；保留 Phoenix 進行內容檢查、資料集管理、評估器執行和實驗。
雙執行驗證
端到端比較一次評估執行，包括覆蓋率、版本識別符號、分數閾值和失敗範例檢查。
阿里茲·菲尼克斯 工作流程
Phoenix聚合AI可觀測性分析
Telemetry對映
命名事件資料表、DataFusion SQL、儀表板以及代理可靠性、成本、品質、切換和下游結果的警示。
雙執行驗證
比較固定時間間隔內的模型請求、執行結果、評估的透過率、p95 持續時間以及每個已接受操作的成本。
試用一個工作流程
從一個後端工作流程開始
選擇 API 路由、AI 工作流程、Webhook 或作業佇列。在擴大覆蓋範圍之前傳送結構化事件並查詢它們。
品類購買指南
AI 可觀測性工具：基於工作流程的比較
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