Die Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs) bringt einzigartige Herausforderungen mit sich, insbesondere beim Debugging. Herkömmliche Methoden sind oft unzureichend. Das Open-Source-Tool Arize Phoenix bietet eine visuelle Lösung, um LLM-Pipelines zu überwachen, Fehler zu finden und die Leistung zu analysieren, was den Entwicklungsprozess erheblich vereinfacht.
Was ist Arize Phoenix?
Arize Phoenix ist ein Open-Source-Tool zur Beobachtbarkeit und Fehlerbehebung, das speziell für LLM-Anwendungen entwickelt wurde. Es erfasst detaillierte Telemetriedaten aus Ihren LLM-Workflows – einschließlich Prompts, Antworten, Latenzzeiten und Fehlern – und stellt diese Informationen in einem intuitiven, interaktiven Dashboard dar. Dies ermöglicht es Entwicklern, das Verhalten ihrer LLM-Pipelines tiefgehend zu verstehen, Engpässe zu identifizieren und die Kosten durch die Überwachung der Token-Nutzung zu kontrollieren.
- Wichtige Erkenntnisse
- Visuelle Überwachung von LLM-Workflows in Echtzeit.
- Detaillierte Einblicke in Latenz, Kosten und Fehler.
- Einfache Integration mit gängigen Frameworks wie LangChain und LlamaIndex.
- Open-Source und lokal lauffähig zur Gewährleistung der Datensicherheit.
Schritt-für-Schritt-Einrichtung mit LangChain
Die Integration von Phoenix in ein bestehendes Projekt, das beispielsweise LangChain verwendet, ist unkompliziert und erfordert nur wenige Schritte. Der Prozess lässt sich wie folgt zusammenfassen:
- Installation der Bibliotheken: Zuerst müssen die erforderlichen Python-Pakete installiert werden, darunter
arize-phoenix,langchainund die entsprechenden Instrumentierungsbibliotheken. - Starten von Phoenix: Mit einer einzigen Codezeile wird die lokale Phoenix-Anwendung gestartet, die typischerweise über
http://localhost:6006im Browser erreichbar ist. - Instrumentierung des Codes: Um die Daten zu erfassen, wird Phoenix mit OpenTelemetry registriert und LangChain wird instrumentiert. Dieser Schritt sorgt dafür, dass alle Aktionen innerhalb der LangChain-Pipeline automatisch verfolgt werden.
- Ausführung der Pipeline: Sobald alles eingerichtet ist, werden bei der normalen Ausführung Ihrer LLM-Anwendung – zum Beispiel bei der Beantwortung von Benutzerfragen – alle relevanten Daten automatisch an das Phoenix-Dashboard gesendet und dort visualisiert.
Traces und Metriken verstehen
Um die von Phoenix bereitgestellten Daten optimal zu nutzen, ist es wichtig, die grundlegenden Konzepte von Traces und Spans zu verstehen. Ein Trace repräsentiert einen vollständigen Durchlauf Ihrer LLM-Pipeline, zum Beispiel eine einzelne Frage und die dazugehörige Antwort. Jeder Trace besteht aus mehreren Spans, die einzelne Schritte innerhalb des Prozesses darstellen, wie die Formatierung des Prompts oder den Aufruf des LLM.
Die Benutzeroberfläche von Phoenix zeigt pro Trace mehrere wichtige Metriken an:
| Metrik | Bedeutung und Wichtigkeit |
|---|---|
| Latenz (ms) | Misst die Gesamtdauer der Ausführung. Hilft bei der Identifizierung von Leistungsengpässen. |
| Input/Output Tokens | Zeigt die Anzahl der an das Modell gesendeten und von ihm generierten Tokens. Wichtig für die Kostenkontrolle. |
| Prompt Template | Stellt die vollständige Eingabeaufforderung dar, um die korrekte Strukturierung zu überprüfen. |
| Input/Output Text | Zeigt die genaue Benutzereingabe und die Antwort des Modells zur Qualitätsprüfung. |
| Span-Dauer | Schliesst die Zeit für jeden einzelnen Schritt auf, um Engpässe innerhalb der Kette zu lokalisieren. |
Fazit: Effizientere Entwicklung von KI-Anwendungen
Arize Phoenix vereinfacht das Debugging, Tracing und die Überwachung von LLM-Anwendungen erheblich. Anstatt Protokolle manuell zu durchsuchen, erhalten Entwickler eine klare, visuelle Darstellung aller relevanten Vorgänge. Das Tool hilft dabei, Probleme schneller zu erkennen, die Leistung zu verstehen und letztendlich bessere KI-Erlebnisse mit deutlich weniger Aufwand zu schaffen.
KI Snack
