Entwickler von großen Sprachmodellen (LLMs) stehen oft vor der Herausforderung, die komplexen Abläufe ihrer Anwendungen zu verstehen und zu optimieren. Ein neues Open-Source-Tool namens Phoenix, entwickelt von Arize AI, verspricht, diesen Prozess durch visuelle Einblicke und detaillierte Tracing-Funktionen zu revolutionieren. Dieser Artikel beleuchtet, wie Phoenix Entwicklern hilft, LLM-Pipelines effektiv zu debuggen und zu überwachen.
Was ist Phoenix?
Phoenix ist ein Open-Source-Tool für Beobachtbarkeit und Fehlersuche, das speziell für LLM-Anwendungen entwickelt wurde. Es erfasst detaillierte Telemetriedaten aus LLM-Workflows, darunter Prompts, Antworten, Latenzzeiten, Fehler und Tool-Nutzung. Diese Informationen werden in einem interaktiven Dashboard präsentiert, das Entwicklern ein tiefes Verständnis für das Verhalten ihrer LLM-Pipelines ermöglicht. Phoenix hilft dabei, Probleme mit Prompt-Ausgaben zu identifizieren und zu beheben, Leistungsengpässe zu analysieren, Token-Nutzung und damit verbundene Kosten zu überwachen sowie Fehler und Wiederholungslogiken während der Ausführung zu verfolgen. Es unterstützt Integrationen mit gängigen Frameworks wie LangChain und LlamaIndex und bietet auch OpenTelemetry-Unterstützung für benutzerdefinierte Setups.
Schlüssel-Erkenntnisse
- Phoenix bietet eine visuelle Zeitleistenansicht jedes Schritts in LLM-Pipelines.
- Es ermöglicht die Inspektion von Prompts und Antworten sowie die Fehlererkennung mit Wiederholungslogik.
- Das Tool bietet Einblicke in Latenzzeiten und Kosten.
- Phoenix hilft, ein vollständiges visuelles Verständnis der LLM-Anwendung zu entwickeln.
- Es unterstützt die Integration mit Frameworks wie LangChain und LlamaIndex.
Schritt-für-Schritt-Einrichtung und Anwendung
Die Einrichtung von Phoenix ist unkompliziert. Zuerst müssen die erforderlichen Bibliotheken installiert werden:
pip install arize-phoenix langchain langchain-together openinference-instrumentation-langchain langchain-community
Anschließend wird die Phoenix-App gestartet, die lokal unter http://localhost:6006 erreichbar ist:
import phoenix as px
px.launch_app()
Um Phoenix mit LangChain zu nutzen, wird die Anwendung im Hintergrund gestartet und OpenTelemetry sowie LangChain mit Phoenix instrumentiert. Ein Beispiel-Chatbot wird mit dem Together API und einem Prompt-Template erstellt. Die Fragen werden dann an die Kette gesendet, und die Antworten werden ausgegeben. Die gesammelten Daten können im Phoenix-Dashboard visualisiert werden.
Verständnis von Phoenix Traces und Metriken
Phoenix stellt Metriken pro Trace zur Verfügung, wobei jeder Trace einen vollständigen Durchlauf der LLM-Pipeline darstellt. Spans repräsentieren einzelne Phasen innerhalb eines Traces, wie z.B. Prompt-Formatierung oder LLM-Aufrufe.
Die wichtigsten Metriken, die Phoenix anzeigt, umfassen:
- Latenz (ms): Gesamtdauer der LLM-Kettenausführung zur Identifizierung von Leistungsengpässen.
- Input Tokens: Anzahl der an das Modell gesendeten Tokens zur Kostenkontrolle.
- Output Tokens: Anzahl der vom Modell generierten Tokens zur Analyse der Ausführlichkeit und Kosten.
- Prompt Template: Anzeige des vollständigen Prompts mit eingefügten Variablen zur Überprüfung der Struktur.
- Input / Output Text: Anzeige von Benutzereingaben und Modellantworten zur Überprüfung der Interaktionsqualität.
- Span Durations: Aufschlüsselung der Zeit für jeden Schritt zur Identifizierung von Leistungsengpässen innerhalb der Kette.
- Chain Name: Angabe des Pipeline-Teils, zu dem ein Span gehört, zur Isolierung von Problemen.
- Tags / Metadata: Zusätzliche Informationen wie Modellname oder Temperatur zur Filterung und Analyse.
Fazit
Arize Phoenix vereinfacht das Debugging, Tracing und die Überwachung von LLM-Anwendungen erheblich. Es eliminiert die Notwendigkeit, durch Logs zu wühlen, und bietet klare Einblicke in Prompts, Antworten, Zeitabläufe und mehr. Dies ermöglicht es Entwicklern, Probleme schneller zu erkennen, die Leistung zu verstehen und bessere KI-Erlebnisse mit deutlich weniger Aufwand zu schaffen.
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