phoenix

一键追踪调试你的 AI 应用,让模型问题无所遁形

开源 🏷️基础免费,高级付费 ✅ 目前可打开 基础设施 🍴 复刻 1279 🐛 待处理 1222 👀 关注 58
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 12211
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 支持限时试用 · 开源核心免费,提供云端托管服务,有免费额度和付费升级选项。

项目预览

phoenix 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队Arize-ai
定价模式🏷️基础免费,高级付费
价格说明开源核心免费,提供云端托管服务,有免费额度和付费升级选项。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型agents,ai-monitoring,ai-observability,aiengineering,anthropic,datasets,evals,langchain,llamaindex,llm-eval,llm-evaluation,llmops,llms,openai,prompt-engineering,smolagents
GitHub 星标★ 12211
上线时间2022-11-09 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积553.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

Phoenix 是一个面向 AI 应用的可观测性与评估平台,由 Arize AI 开发。它解决了 LLM 应用在生产环境中难以调试、评估和优化的问题,为开发者提供了一套完整的工具链。核心能力包括:追踪 LLM 调用链(支持 LangChain、LlamaIndex、OpenAI 等主流框架)、可视化分析推理过程、运行回归评估(如 RAG 检索质量、毒性检测)、以及通过数据集对模型进行离线测试和对比。它支持从开发到生产的全生命周期监控,帮助团队快速定位幻觉、延迟、成本异常等问题。项目采用 Python 编写,提供直观的 Web UI 和 Python SDK,可本地部署或云端使用,与主流 LLM 框架深度集成,是当前 AI 工程领域较为活跃的开源基础设施之一。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 12211

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 6 步

环境要求

  • Python 环境(使用 pip 安装 arize-phoenix)
  • 或使用 uv 的 uvx 工具免安装运行
  • 或使用 Docker / Kubernetes(Helm chart)部署容器镜像
  • 需要浏览器访问本地 Phoenix Web UI(README 中 MCP 地址为 http://localhost:6006/mcp)

安装与启动步骤

  1. 1pip 安装 Phoenix

    用 pip 安装官方 PyPI 包 arize-phoenix,安装完成后即具备完整 Phoenix 功能。建议在虚拟环境中安装。

    pip install arize-phoenix
  2. 2启动 Phoenix 服务

    运行 phoenix serve 启动本地 Phoenix 服务与 Web UI。保持该终端窗口不关闭,服务停止即不可访问。

    phoenix serve
  3. 3免安装快速运行

    如果不想安装依赖,可用 uvx 直接拉起 Phoenix 服务,适合临时试用,命令与本地安装后一致。

    uvx arize-phoenix serve
  4. 4自动接入追踪

    已安装 Phoenix 时运行 px setup,它会自动识别你的框架与 LLM 提供商,安装对应的 OpenInference 探针并配置 trace 上报。

    px setup
  5. 5容器化部署

    Phoenix 提供 Docker Hub 官方镜像,可用 Docker 或基于 Helm chart 的 Kubernetes 部署。具体命令请参考官方自托管文档,README 未给出可直接复制的 docker run 命令。

  6. 6云平台一键部署

    README 提供 Railway、Render、Google Cloud、Azure、AWS CloudFormation 的一键部署入口,点击对应按钮即可在云上部署 Phoenix。

如何确认成功

服务启动后,用浏览器打开本地 6006 端口查看 Phoenix UI(README 中 MCP 地址为 http://localhost:6006/mcp),能正常打开即成功。

常见问题

Q:不想安装 Python 包可以运行吗?

A:可以。README 说明使用 uvx 免安装运行:uvx arize-phoenix serve。

Q:如何让 Phoenix 自动追踪我的 LLM 应用?

A:在已安装 Phoenix 的环境执行 px setup,它会检测框架与模型提供商,自动装好 OpenInference 探针并接好 trace 上报。

Q:生产环境怎么部署?

A:可使用 Docker Hub 上的 arizephoenix/phoenix 镜像,或通过 Helm chart 部署到 Kubernetes;更多方式见官方 self-hosting 文档。

Q:有中文文档吗?

A:README 提供简体中文版(README.zh.md),完整安装与托管说明见 Phoenix 官方文档站。

注意事项

  • Google Cloud 部署按钮是在 Cloud Shell 中从源码构建 Phoenix,而不是直接使用预构建的 Docker Hub 镜像。
  • Azure 模板对外提供明文 HTTP(Azure Container Instances 不终止 TLS),生产使用前需在前面加 Application Gateway 之类的 TLS 代理。
  • Docker Compose、Kubernetes/Helm 等更多部署选项请查阅官方 self-hosting 文档。
  • README 未给出 Docker 运行的具体端口与参数,请勿照搬本文档外的命令。

核心亮点

  • 提供端到端的 LLM 调用链追踪,从输入到输出全链路可视化,排查问题效率极高
  • 内置丰富的评估功能,支持 RAG 检索质量、毒性、幻觉等自动化检测,省去自建评估体系
  • 与 LangChain、LlamaIndex 等主流框架深度集成,接入成本低,开箱即用

不足之处

  • 项目迭代较快,API 和界面变动频繁,升级可能带来兼容性问题
  • 文档部分内容偏简略,高级功能(如自定义评估器)缺乏详细示例

适用场景

  • 开发调试 LLM 应用,快速定位推理错误或异常输出
  • 对 RAG 系统进行离线评估,量化检索与生成质量
  • 生产环境监控 AI 应用性能,追踪延迟、成本与安全风险

替代项目

Langfuse、LangSmith、W&B Weave

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