O que phoenix-tracing faz?
Convenções semânticas OpenInference e instrumentação para observabilidade de IA com Phoenix. Use ao implementar rastreamento de LLM, criar spans personalizados ou implantar em produção.
Visão Geral
Esta skill fornece as ferramentas necessárias para instrumentar seus agentes de IA com rastreamento OpenInference, permitindo que você colete telemetria detalhada sobre chamadas de LLM, recuperação de contexto e decisões do agente. A integração com Phoenix AI Observability garante que você tenha visibilidade completa sobre o comportamento do seu sistema em produção.
Recursos
- Convenções Semânticas: Segue os padrões OpenInference para naming consistente de spans e atributos.
- Instrumentação Automática: Suporte para frameworks populares como LangChain, LlamaIndex e chamadas diretas a APIs de LLM.
- Spans Personalizados: Crie spans com metadados semânticos (prompts, respostas, embeddings, etc.).
- Implantações em Produção: Configuração robusta para ambientes de produção com suporte a amostragem e tratamento de erros.
Plataformas Suportadas
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- Qualquer plataforma compatível com OpenInference
Como Usar
Instalação
pip install openinference-instrumentation-phoenix
Configuração Básica
from openinference_instrumentation_phoenix import PhoenixInstrumentor
# Inicializa a instrumentação
PhoenixInstrumentor().instrument()
Criando Spans Personalizados
from openinference.semconv.trace import SpanAttributes
# Exemplo de span com atributos semânticos
span.set_attribute(SpanAttributes.LLM_PROMPT, prompt_text)
span.set_attribute(SpanAttributes.LLM_RESPONSE, response_text)
Exemplos
Consulte a documentação oficial do OpenInference para exemplos detalhados de integração com LangChain e LlamaIndex.
Suporte
Para questões ou contribuições, consulte o repositório Phoenix Tracing no GitHub.