Arize AI

Arize hilft Teams zu erkennen, was ihre Modelle nach der Bereitstellung tun. Bei klassischem maschinellem Lernen verfolgt die Plattform die Leistung, erkennt Abweichungen zwischen aktuellen Eingabedaten und Trainingsdaten und hilft herauszufinden, bei welchen Nutzergruppen ein Modell versagt. Warnmeldungen machen Teams auf Probleme aufmerksam, bevor sie das Geschäft beeinträchtigen.

Bei LLM-Anwendungen verfolgt Arize jede Anfrage durch Prompts, Retrieval und Werkzeugaufrufe und bewertet Antworten anhand von Relevanz, Halluzinationen und Sicherheit. So finden Entwickler:innen die Ursache falscher Antworten und können Korrekturen testen. Arize Phoenix, das Open-Source-Werkzeug des Unternehmens, bietet Tracing und Evaluierung, die lokal ausgeführt werden können.

Arize bietet kostenlose und Open-Source-Optionen sowie kostenpflichtige Enterprise-Tarife. Gute Evaluierungen einzurichten erfordert Überlegung, da automatische Prüfer uneinheitlich urteilen können. Alternativen sind Langfuse, LangSmith, Weights & Biases Weave, Braintrust, Datadog LLM Observability und Fiddler. Arize eignet sich für ML- und KI-Teams, die Modelle im Produktivbetrieb betreiben.