Arize-ai/phoenix
Arize-ai/phoenix has 12,198 GitHub stars and 1,273 forks. GitHot measured +14 stars in 24 hours. Last checked 2026-11-08 05:09 UTC. Last push 2026-11-05.
AI Observability & Evaluation
측정된 스타 증가
- in 24h
- +14
- in 7 days
- 업데이트 지연
- in 15 days
- 업데이트 지연
- in 1 month
- 업데이트 지연
서로 겹치는 기간의 순증가량이며 일별 합계가 아닙니다. 측정값이 없으면 비워 둡니다. 스타는 관심도를 나타내며 품질을 보장하지 않습니다.
docs/i18n/README.ko.md
Original
🇺🇸 English • 🇨🇳 中文 • 🇹🇼 繁體中文 • 🇯🇵 日本語 • 🇵🇹 Português • 🇧🇷 Português • 🇰🇷 한국어 • 🇪🇸 Español • 🇩🇪 Deutsch • 🇫🇷 Français • 🇮🇱 עברית • 🇸🇦 العربية • 🇷🇺 Русский • 🇵🇱 Polski • 🇨🇿 Čeština • 🇳🇱 Nederlands • 🇹🇷 Türkçe • 🇺🇦 Українська • 🇻🇳 Tiếng Việt • 🇵🇭 Tagalog • 🇮🇩 Indonesia • 🇹🇭 ไทย • 🇮🇳 हिन्दी • 🇧🇩 বাংলা • 🇵🇰 اردو • 🇷🇴 Română • 🇸🇪 Svenska • 🇮🇹 Italiano • 🇬🇷 Ελληνικά • 🇭🇺 Magyar • 🇫🇮 Suomi • 🇩🇰 Dansk • 🇳🇴 Norsk
Arize Phoenix는 실험, 평가, 문제 해결을 위해 설계된 Arize의 오픈소스 AI 관측성(observability) 플랫폼입니다. 관리형 프로덕션 워크플로가 필요하다면 Arize는 Arize AX도 제공합니다. Phoenix가 제공하는 기능은 다음과 같습니다:
- 트레이싱 - OpenTelemetry 기반 계측을 사용하여 LLM 애플리케이션의 런타임을 트레이싱합니다.
- 평가 - 응답 및 검색(retrieval) 평가를 통해 LLM을 활용하여 애플리케이션의 성능을 벤치마킹합니다.
- 데이터셋 - 실험, 평가, 파인튜닝을 위해 버전 관리되는 예제 데이터셋을 생성합니다.
- 실험 - 프롬프트, LLM, 검색에 대한 변경 사항을 추적하고 평가합니다.
- 플레이그라운드- 프롬프트를 최적화하고, 모델을 비교하고, 파라미터를 조정하고, 트레이싱된 LLM 호출을 재실행합니다.
- 프롬프트 관리- 버전 관리, 태깅, 실험을 통해 프롬프트 변경 사항을 체계적으로 관리하고 테스트합니다.
- PXI (Phoenix Intelligence) - 트레이스 디버깅, 프롬프트 반복 개선, 제품 탐색을 위해 Phoenix에 내장된 AI 엔지니어링 에이전트입니다.
- 원격 MCP 서버 - Claude Code, Cursor 및 기타 MCP 클라이언트를 Phoenix 인스턴스의
/mcp엔드포인트에 직접 연결하여 트레이스, 데이터셋, 실험 등을 조회할 수 있습니다.
Phoenix는 벤더와 언어에 구애받지 않으며, 인기 있는 프레임워크(OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, LangGraph, Vercel AI SDK, Mastra, CrewAI, LlamaIndex, DSPy)와 LLM 제공업체(OpenAI, Anthropic, Google GenAI, Google ADK, AWS Bedrock, OpenRouter, LiteLLM 등)를 기본적으로 지원합니다. 자동 계측에 대한 자세한 내용은 OpenInference 프로젝트를 참고하세요.
Phoenix는 로컬 머신, 컨테이너 기반 배포, 클라우드 등 사실상 어디서나 실행됩니다. 각 옵션에 대한 안내는 환경을 참고하시거나, 바로 트레이싱 빠른 시작으로 이동하세요.
[!NOTE] Phoenix는 오픈소스이며 자체 호스팅 방식입니다. 관리형 플랫폼이 필요하다면 Arize의 Arize AX를 이용할 수 있으며, 동일한 OpenTelemetry/OpenInference 계측이 두 플랫폼 모두에서 작동합니다. 전체 비교를 참고하세요.
목차
로컬에서 실행
pip 또는 conda로 Phoenix를 설치하면 모든 기능을 갖춘 Phoenix를 사용할 수 있습니다. 모든 설치 및 호스팅 옵션은 설치 가이드를 참고하세요.
pip install arize-phoenix
phoenix serve
또는 uvx를 사용하여 설치 없이 실행할 수도 있습니다:
uvx arize-phoenix serve
애플리케이션 트레이싱
트레이스를 보내는 가장 빠른 방법은 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor 등)가 앱을 계측하도록 하는 것입니다. 프로젝트 디렉터리에서 다음을 실행하세요:
npx @arizeai/phoenix-cli setup
# 또는 Phoenix가 설치되어 있는 경우: px setup
설정 과정에서 프레임워크와 LLM 제공업체를 감지하고, 적합한 OpenInference 계측을 설치하며, 트레이스 내보내기를 구성합니다. 코드에서 직접 구성하고 싶으신가요? 트레이싱 문서를 참고하세요.
배포
Phoenix 컨테이너 이미지는 Docker Hub에서 제공되며, Docker를 사용하거나 Helm 차트를 통해 Kubernetes에 배포할 수 있습니다.
Docker Compose, Kubernetes/Helm 및 기타 배포 옵션은 자체 호스팅 문서를 참고하세요.
[!NOTE] Google Cloud 버튼은 사전 빌드된 Docker Hub 이미지를 배포하는 대신 Cloud Shell에서 소스로부터 Phoenix를 빌드합니다. Azure 템플릿은 일반 HTTP로 서비스합니다(Azure Container Instances는 TLS를 종료하지 않습니다). 프로덕션 환경에서 사용하기 전에 Application Gateway와 같은 TLS 프록시를 앞단에 배치하세요.
패키지
arize-phoenix 패키지에는 Phoenix 플랫폼 전체가 포함되어 있습니다. 다만 Phoenix 플랫폼을 이미 배포했다면, 플랫폼과 함께 사용할 수 있는 경량 Python 하위 패키지와 TypeScript 패키지도 있습니다.
Python 하위 패키지
| 패키지 | 버전 및 문서 | 설명 |
|---|---|---|
| arize-phoenix-otel |   |
Phoenix에 맞춘 기본값을 갖춘 OpenTelemetry 프리미티브용 경량 래퍼를 제공합니다 |
| arize-phoenix-client |  |
OpenAPI REST 인터페이스를 통해 Phoenix 서버와 상호작용하는 경량 클라이언트 |
| arize-phoenix-evals |  |
RAG 관련성, 답변 관련성 등을 포함해 LLM 애플리케이션을 평가하는 도구 |
TypeScript 하위 패키지
| 패키지 | 버전 및 문서 | 설명 |
|---|---|---|
| @arizeai/phoenix-otel |   |
Phoenix에 맞춘 기본값을 갖춘 OpenTelemetry 프리미티브용 경량 래퍼를 제공합니다 |
| @arizeai/phoenix-client |  |
Arize Phoenix API용 클라이언트 |
| @arizeai/phoenix-evals |  |
LLM 애플리케이션을 위한 TypeScript 평가 라이브러리(알파 릴리스) |
| @arizeai/phoenix-cli |  |
Claude Code, Cursor 및 기타 코딩 에이전트에서 사용할 트레이스, 데이터셋, 실험을 가져오는 CLI |
트레이싱 통합
Phoenix는 OpenTelemetry 기반으로 구축되었으며 벤더, 언어, 프레임워크에 구애받지 않습니다. 트레이싱 통합 및 예제 애플리케이션에 대한 자세한 내용은 OpenInference 프로젝트와 통합 문서를 참고하세요.
Python 통합
| 통합 | 패키지 | 버전 | |
|---|---|---|---|
 |
OpenAI | openinference-instrumentation-openai |
 |
|
OpenAI Agents | openinference-instrumentation-openai-agents |
 |
 |
LlamaIndex | openinference-instrumentation-llama-index |
 |
| DSPy | openinference-instrumentation-dspy |
 |
|
 |
AWS Bedrock | openinference-instrumentation-bedrock |
 |
 |
LangChain | openinference-instrumentation-langchain |
 |
|
LangGraph | openinference-instrumentation-langchain |
|
 |
MistralAI | openinference-instrumentation-mistralai |
 |
 |
Cohere | openinference-instrumentation-cohere |
 |
 |
Together AI | openinference-instrumentation-together |
 |
 |
Ollama | openinference-instrumentation-ollama |
 |
 |
Google GenAI | openinference-instrumentation-google-genai |
 |
|
Google ADK | openinference-instrumentation-google-adk |
 |
| Guardrails | openinference-instrumentation-guardrails |
 |
|
 |
VertexAI | openinference-instrumentation-vertexai |
 |
 |
CrewAI | openinference-instrumentation-crewai |
 |
| Haystack | openinference-instrumentation-haystack |
 |
|
| LiteLLM | openinference-instrumentation-litellm |
 |
|
| OpenRouter | openinference-instrumentation-openai |
|
|
| OrcaRouter | openinference-instrumentation-openai |
|
|
 |
Groq | openinference-instrumentation-groq |
 |
| Instructor | openinference-instrumentation-instructor |
 |
|
 |
Anthropic | openinference-instrumentation-anthropic |
 |
 |
Smolagents | openinference-instrumentation-smolagents |
 |
| Agno | openinference-instrumentation-agno |
 |
|
| BeeAI | openinference-instrumentation-beeai |
 |
|
| Strands Agents | openinference-instrumentation-strands-agents |
 |
|
| Restate | openinference-instrumentation-openai-agents |
|
|
 |
MCP | openinference-instrumentation-mcp |
 |
 |
Pydantic AI | openinference-instrumentation-pydantic-ai |
 |
| AG2 | openinference-instrumentation-ag2 |
 |
|
| Autogen AgentChat | openinference-instrumentation-autogen-agentchat |
 |
|
| Portkey | openinference-instrumentation-portkey |
 |
|
| Agent Spec | openinference-instrumentation-agentspec |
 |
|
 |
Claude Agent SDK | openinference-instrumentation-claude-agent-sdk |
 |
| TypeSafe AI | openinference-instrumentation-typesafe |
 |
스팬 프로세서
데이터를 통일하는 스팬 프로세서를 추가하여 다른 계측 라이브러리의 데이터를 정규화하고 변환합니다.
| 패키지 | 설명 | 버전 |
|---|---|---|
openinference-instrumentation-openlit |
OpenLIT 트레이스용 OpenInference 스팬 프로세서. |  |
openinference-instrumentation-openllmetry |
OpenLLMetry(Traceloop) 트레이스용 OpenInference 스팬 프로세서. |  |
JavaScript 통합
| 통합 | 패키지 | 버전 | |
|---|---|---|---|
|
OpenAI | @arizeai/openinference-instrumentation-openai |
 |
|
OpenAI Agents | @arizeai/openinference-instrumentation-openai-agents |
 |
|
LangChain.js | @arizeai/openinference-instrumentation-langchain |
 |
| TanStack AI | @arizeai/openinference-tanstack-ai |
 |
|
 |
Vercel AI SDK | @arizeai/openinference-vercel |
 |
| BeeAI | @arizeai/openinference-instrumentation-beeai |
 |
|
|
Claude Agent SDK | @arizeai/openinference-instrumentation-claude-agent-sdk |
 |
 |
Mastra | @mastra/arize |
 |
|
MCP | @arizeai/openinference-instrumentation-mcp |
 |
| TypeSafe AI | @arizeai/openinference-instrumentation-typesafe |
 |
Java 통합
| 통합 | 패키지 | 버전 | |
|---|---|---|---|
|
LangChain4j | openinference-instrumentation-langchain4j |
 |
| SpringAI | openinference-instrumentation-springAI |
 |
|
 |
Spring AI용 Arconia | io.arconia:arconia-openinference-semantic-conventions |
 |
|
Google ADK | openinference-instrumentation-adk-java |
 |
Go 통합
| 통합 | 패키지 | 버전 | |
|---|---|---|---|
|
OpenAI | github.com/Arize-ai/openinference/go/openinference-instrumentation-openai-go |
 |
|
Anthropic | github.com/Arize-ai/openinference/go/openinference-instrumentation-anthropic-sdk-go |
 |
플랫폼
| 플랫폼 | 설명 | 문서 | |
|---|---|---|---|
| BeeAI | 관측성 기능이 내장된 AI 에이전트 프레임워크 | Integration Guide | |
 |
Dify | 오픈소스 LLM 앱 개발 플랫폼 | Integration Guide |
| Envoy AI Gateway | AI 워크로드를 위해 Envoy Proxy 기반으로 구축된 AI 게이트웨이 | Integration Guide | |
| LangFlow | 멀티 에이전트 및 RAG 애플리케이션 구축을 위한 비주얼 프레임워크 | Integration Guide | |
| LiteLLM Proxy | LLM용 프록시 서버 | Integration Guide | |
| Flowise | LLM 애플리케이션 구축을 위한 비주얼 프레임워크 | Integration Guide | |
| Prompt Flow | Microsoft의 프롬프트 플로 오케스트레이션 도구 | Integration Guide | |
 |
NVIDIA NeMo | 엔터프라이즈 에이전트를 위한 NVIDIA NeMo Agent Toolkit | Integration Guide |
| Graphite | 비주얼 빌더를 갖춘 멀티 에이전트 LLM 워크플로 프레임워크 | Integration Guide |
벡터 데이터베이스
| 통합 | 설명 | 문서 |
|---|---|---|
| Qdrant | dense, sparse, RRF를 활용한 단계적 하이브리드 검색 트레이싱 | Integration Guide |
샌드박스
호스팅형 샌드박스 제공업체에서 Phoenix 코드 평가기를 실행하여 커널 수준의 격리와 런타임 의존성 설치를 활용할 수 있습니다.
| 통합 | 설명 | 문서 |
|---|---|---|
| E2B | AI가 생성한 코드를 위한 호스팅형 마이크로 VM 샌드박스 | Integration Guide |
| Daytona | 스냅샷 기반 시작을 지원하는 관리형 개발 샌드박스 | Integration Guide |
| Vercel Sandbox | Vercel 인프라에서 실행되는 임시(ephemeral) 컴퓨팅 | Integration Guide |
| Modal | 서버리스, Python 중심 컨테이너 플랫폼 | Integration Guide |
| Docker Sandboxes | Docker가 호스팅하는 클라우드 샌드박스 | Integration Guide |
사람과 코딩 에이전트를 위한 기능
Phoenix는 사람과 AI 코딩 에이전트 모두가 똑같이 활용할 수 있도록 만들어졌습니다. 다음 세 가지 인터페이스를 통해 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor 등)가 트레이스, 데이터셋, 실험을 다룰 수 있습니다:
- CLI —
npx @arizeai/phoenix-cli는 트레이스, 데이터셋, 실험을 가져오고 앱을 계측(setup)하므로, 에이전트가 터미널에서 컨텍스트를 가져와 이를 바탕으로 작업할 수 있습니다. - 스킬 —
skills/는 Phoenix로 디버깅, 평가, 트레이싱하는 방법을 에이전트에게 알려 주는 워크플로를 패키지로 제공합니다. - 원격 MCP 서버 — 모든 MCP 클라이언트를 인스턴스의
/mcp엔드포인트에 연결하여 Phoenix를 직접 조회할 수 있습니다.
설정 및 사용 방법은 코딩 에이전트 문서를 참고하세요.
| 스킬 | 설명 |
|---|---|
| phoenix-cli | Phoenix CLI를 사용하여 LLM 애플리케이션을 디버깅합니다 — 트레이스 가져오기, 오류 분석, 실험 검토, GraphQL API 조회 |
| phoenix-evals | Phoenix를 사용하여 AI/LLM 애플리케이션용 평가기를 구축하고 실행합니다 |
| phoenix-tracing | LLM 애플리케이션 트레이싱을 위한 OpenInference 시맨틱 컨벤션 및 계측 |
보안 및 개인정보 보호
저희는 데이터 보안과 개인정보 보호를 매우 중요하게 생각합니다. 자세한 내용은 보안 및 개인정보 보호 문서를 참고하세요.
텔레메트리
기본적으로 Phoenix는 Phoenix의 사용 방식을 파악하고 제품을 개선하기 위해 기본적인 웹 분석 데이터(예: 페이지 조회, UI 상호작용)를 수집합니다. 트레이스 데이터, 평가 결과 및 기타 민감한 정보는 절대 수집하지 않습니다.
다음 환경 변수를 설정하여 텔레메트리를 비활성화할 수 있습니다: PHOENIX_TELEMETRY_ENABLED=false
커뮤니티
커뮤니티에 참여하여 수천 명의 AI 빌더와 교류하세요.
- 🌍 Slack 커뮤니티에 참여하세요.
- 📚 문서를 읽어 보세요.
- 💡 #phoenix-support 채널에서 질문하고 피드백을 남겨 주세요.
- 🌟 GitHub에 스타를 남겨 주세요.
- 🐞 GitHub Issues로 버그를 제보해 주세요.
- 𝕏 𝕏에서 팔로우하세요.
- 💼 LinkedIn에서 팔로우하세요.
- 🗺️ 로드맵에서 앞으로의 계획을 확인하세요.
- 🧑🏫 Arize 학습 허브에서 에이전트와 LLM 평가에 관한 모든 것을 깊이 있게 알아보세요.
호환성이 깨지는 변경 사항
호환성이 깨지는 변경 사항 목록은 마이그레이션 가이드를 참고하세요.
저작권, 특허 및 라이선스
Copyright 2025 Arize AI, Inc. All Rights Reserved.
이 코드의 일부는 하나 이상의 미국 특허로 보호됩니다. IP_NOTICE를 참고하세요.
이 소프트웨어는 Elastic License 2.0 (ELv2) 조건에 따라 라이선스가 부여됩니다. LICENSE를 참고하세요.
Star History
Phoenix is fully open source and built in the open. If it helps you, please ⭐ star the repo to support the project.