在 LlamaIndex 中追踪和调试 AI 系统

1import logging
2
3# 配置日志
4logging.basicConfig(level=logging.INFO)
5logger = logging.getLogger(__name__)
6
7# 模拟响应获取的示例函数
8def retrieve_response(query):
9    logger.info(f"正在处理查询: {query}")
10    response = "这是一个示例响应。"
11    logger.info(f"生成的响应: {response}")
12    return response
13
14# 测试日志功能
15response = retrieve_response("LlamaIndex 是什么？")
16print(response)

在索引构建、查询和智能体使用中启用简单追踪

1import llama_index.core
2llama_index.core.set_global_handler("simple")

追踪示例

1**********
2Trace: index_construction
3    |_CBEventType.EMBEDDING -> 1.38 秒
4**********

集成并使用 LlamaTrace 与 LlamaIndex 所需的安装

1!pip install -U llama-index-callbacks-arize-phoenix -q arize-phoenix

Arize Phoenix API 密钥

1PHOENIX_API_KEY = "YOUR_PHOENIX_API_KEY"

配置 Arize Phoenix 用于日志记录和可观测性

1os.environ["OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS"] = f"api_key={PHOENIX_API_KEY}"
2llama_index.core.set_global_handler(
3    "arize_phoenix", endpoint="https://llamatrace.com/v1/traces"
4)