feat: Add Arize & Phoenix Integration Docs

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Ali Saleh
2025-06-26 19:52:53 +05:00
parent 0c4878c32d
commit 7b5987abee
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@@ -207,6 +207,8 @@
"group": "Integrate External Ops Tools",
"pages": [
"en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/README",
"en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-arize",
"en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-phoenix",
"en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-langsmith",
"en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-langfuse",
"en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-opik",
@@ -857,6 +859,8 @@
"group": "集成外部与 Ops 工具",
"pages": [
"zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/readme",
"zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-arize",
"zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-phoenix",
"zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-langfuse",
"zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-langsmith",
"zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-opik",
@@ -1490,6 +1494,8 @@
{
"group": "外部Opsツール統合",
"pages": [
"ja-jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-arize",
"ja-jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-phoenix",
"ja-jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-langfuse",
"ja-jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-langsmith",
"ja-jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-opik",
@@ -2588,6 +2594,14 @@
"source": "/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools",
"destination": "/en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/readme"
},
{
"source": "/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-arize",
"destination": "/en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-arize"
},
{
"source": "/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-phoenix",
"destination": "/en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-phoenix"
},
{
"source": "/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-langsmith",
"destination": "/en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-langsmith"

View File

@@ -0,0 +1,572 @@
---
title: Integrate Arize
---
### What is Arize
Enterprise-grade LLM observability, online & offline evaluation, monitoring, and experimentation—powered by OpenTelemetry. Purpose-built for LLM & agent-driven applications.
<Info>
For more details, please refer to [Arize](https://arize.com).
</Info>
***
### How to Configure Arize
#### 1. Register/Login to [Arize](https://app.arize.com/auth/join)
#### 2. Get your Arize API Key
Retrieve your Arize API Key from the user menu at the top-right. Click on **API Key**, then on the API Key to copy it:
![Arize API Key](https://i.ibb.co/JwBmQxnf/dify-docs-arize-api-key.png)
#### 3. Integrating Arize with Dify
Configure Arize in the Dify application. Open the application you need to monitor, open **Monitoring** in the side menu, and select **Tracing app performance** on the page.
![Tracing app performance](https://i.ibb.co/v6cL6rPs/dify-docs-arize-in-use.png)
After clicking configure, paste the **API Key**, **Space ID** and **project name** created in Arize into the configuration and save.
![Configure Arize](https://i.ibb.co/m5Xww8gL/dify-docs-arize-config.png)
Once successfully saved, you can view the monitoring status on the current page.
![Configure Arize](https://i.ibb.co/xtggVmb7/dify-docs-arize-in-service.png)
### Monitoring Data List
#### **Workflow/Chatflow Trace Information**
**Used to track workflows and chatflows**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Workflow</th>
<th>Arize Trace</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>workflow_app_log_id/workflow_run_id</td>
<td>id</td>
</tr>
<tr>
<td>user_session_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>workflow\_{id}</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>Model token consumption</td>
<td>usage_metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>error</td>
<td>error</td>
</tr>
<tr>
<td>\[workflow]</td>
<td>tags</td>
</tr>
<tr>
<td>"conversation_id/none for workflow"</td>
<td>conversation_id in metadata</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Workflow Trace Info**
- workflow_id - Unique identifier of the workflow
- conversation_id - Conversation ID
- workflow_run_id - ID of the current run
- tenant_id - Tenant ID
- elapsed_time - Time taken for the current run
- status - Run status
- version - Workflow version
- total_tokens - Total tokens used in the current run
- file_list - List of processed files
- triggered_from - Source that triggered the current run
- workflow_run_inputs - Input data for the current run
- workflow_run_outputs - Output data for the current run
- error - Errors encountered during the current run
- query - Query used during the run
- workflow_app_log_id - Workflow application log ID
- message_id - Associated message ID
- start_time - Start time of the run
- end_time - End time of the run
- workflow node executions - Information about workflow node executions
- Metadata
- workflow_id - Unique identifier of the workflow
- conversation_id - Conversation ID
- workflow_run_id - ID of the current run
- tenant_id - Tenant ID
- elapsed_time - Time taken for the current run
- status - Run status
- version - Workflow version
- total_tokens - Total tokens used in the current run
- file_list - List of processed files
- triggered_from - Source that triggered the current run
#### **Message Trace Information**
**Used to track LLM-related conversations**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Chat</th>
<th>Arize LLM</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>message_id</td>
<td>id</td>
</tr>
<tr>
<td>user_session_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>"llm"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>Model token consumption</td>
<td>usage_metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["message", conversation_mode]</td>
<td>tags</td>
</tr>
<tr>
<td>conversation_id</td>
<td>conversation_id in metadata</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Message Trace Info**
- message_id - Message ID
- message_data - Message data
- user_session_id - User session ID
- conversation_model - Conversation mode
- message_tokens - Number of tokens in the message
- answer_tokens - Number of tokens in the answer
- total_tokens - Total number of tokens in the message and answer
- error - Error information
- inputs - Input data
- outputs - Output data
- file_list - List of processed files
- start_time - Start time
- end_time - End time
- message_file_data - File data associated with the message
- conversation_mode - Conversation mode
- Metadata
- conversation_id - Conversation ID
- ls_provider - Model provider
- ls_model_name - Model ID
- status - Message status
- from_end_user_id - ID of the sending user
- from_account_id - ID of the sending account
- agent_based - Whether the message is agent-based
- workflow_run_id - Workflow run ID
- from_source - Message source
#### **Moderation Trace Information**
**Used to track conversation moderation**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Moderation</th>
<th>Arize Tool</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>“moderation"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["moderation"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Moderation Trace Info**
- message_id - Message ID
- user_id: User ID
- workflow_app_log_id - Workflow application log ID
- inputs - Moderation input data
- message_data - Message data
- flagged - Whether the content is flagged for attention
- action - Specific actions taken
- preset_response - Preset response
- start_time - Moderation start time
- end_time - Moderation end time
- Metadata
- message_id - Message ID
- action - Specific actions taken
- preset_response - Preset response
#### **Suggested Question Trace Information**
**Used to track suggested questions**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Suggested Question</th>
<th>Arize LLM</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>"suggested_question"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["suggested_question"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Message Trace Info**
- message_id - Message ID
- message_data - Message data
- inputs - Input content
- outputs - Output content
- start_time - Start time
- end_time - End time
- total_tokens - Number of tokens
- status - Message status
- error - Error information
- from_account_id - ID of the sending account
- agent_based - Whether the message is agent-based
- from_source - Message source
- model_provider - Model provider
- model_id - Model ID
- suggested_question - Suggested question
- level - Status level
- status_message - Status message
- Metadata
- message_id - Message ID
- ls_provider - Model provider
- ls_model_name - Model ID
- status - Message status
- from_end_user_id - ID of the sending user
- from_account_id - ID of the sending account
- workflow_run_id - Workflow run ID
- from_source - Message source
#### **Dataset Retrieval Trace Information**
**Used to track knowledge base retrieval**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Dataset Retrieval</th>
<th>Arize Retriever</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>"dataset_retrieval"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["dataset_retrieval"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
<tr>
<td>message_id</td>
<td>parent_run_id</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Dataset Retrieval Trace Info**
- message_id - Message ID
- inputs - Input content
- documents - Document data
- start_time - Start time
- end_time - End time
- message_data - Message data
- Metadata
- message_id - Message ID
- ls_provider - Model provider
- ls_model_name - Model ID
- status - Message status
- from_end_user_id - ID of the sending user
- from_account_id - ID of the sending account
- agent_based - Whether the message is agent-based
- workflow_run_id - Workflow run ID
- from_source - Message source
#### **Tool Trace Information**
**Used to track tool invocation**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Tool</th>
<th>Arize Tool</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>tool_name</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["tool", tool_name]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
#### **Tool Trace Info**
- message_id - Message ID
- tool_name - Tool name
- start_time - Start time
- end_time - End time
- tool_inputs - Tool inputs
- tool_outputs - Tool outputs
- message_data - Message data
- error - Error information, if any
- inputs - Inputs for the message
- outputs - Outputs of the message
- tool_config - Tool configuration
- time_cost - Time cost
- tool_parameters - Tool parameters
- file_url - URL of the associated file
- Metadata
- message_id - Message ID
- tool_name - Tool name
- tool_inputs - Tool inputs
- tool_outputs - Tool outputs
- tool_config - Tool configuration
- time_cost - Time cost
- error - Error information, if any
- tool_parameters - Tool parameters
- message_file_id - Message file ID
- created_by_role - Role of the creator
- created_user_id - User ID of the creator
**Generate Name Trace Information**
**Used to track conversation title generation**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Generate Name</th>
<th>Arize Tool</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>"generate_conversation_name"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["generate_name"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Generate Name Trace Info**
- conversation_id - Conversation ID
- inputs - Input data
- outputs - Generated conversation name
- start_time - Start time
- end_time - End time
- tenant_id - Tenant ID
- Metadata
- conversation_id - Conversation ID
- tenant_id - Tenant ID
{/*
Contributing Section
DO NOT edit this section!
It will be automatically generated by the script.
*/}
---
[Edit this page](https://github.com/langgenius/dify-docs/edit/main/en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-arize.mdx) | [Report an issue](https://github.com/langgenius/dify-docs/issues/new?title=Documentation%20Issue%3A%20rate-o&body=%23%23%20Issue%20Description%0A%3C%21--%20Please%20briefly%20describe%20the%20issue%20you%20found%20--%3E%0A%0A%23%23%20Page%20Link%0Ahttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Flanggenius%2Fdify-docs%2Fblob%2Fmain%2Fen/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools%2Fintegrate-arize.mdx%0A%0A%23%23%20Suggested%20Changes%0A%3C%21--%20If%20you%20have%20specific%20suggestions%20for%20changes%2C%20please%20describe%20them%20here%20--%3E%0A%0A%3C%21--%20Thank%20you%20for%20helping%20improve%20our%20documentation%21%20--%3E)

View File

@@ -0,0 +1,572 @@
---
title: Integrate Phoenix
---
### What is Phoenix
Open-source & OpenTelemetry-based observability, evaluation, prompt engineering and experimentation platform for your LLM workflows and agents.
<Info>
For more details, please refer to [Phoenix](https://phoenix.arize.com).
</Info>
***
### How to Configure Phoenix
#### 1. Register/Login to [Phoenix](https://app.arize.com/auth/phoenix/signup)
#### 2. Get your Phoenix API Key
Retrieve your Phoenix API Key from the user menu at the top-right. Click on **API Key**, then on the API Key to copy it:
![Phoenix API Key](https://i.ibb.co/pB1W0pk8/dify-docs-phoenix-api-key.png)
#### 3. Integrating Phoenix with Dify
Configure Phoenix in the Dify application. Open the application you need to monitor, open **Monitoring** in the side menu, and select **Tracing app performance** on the page.
![Tracing app performance](https://i.ibb.co/gMmXxfhQ/dify-docs-phoenix-in-use.png)
After clicking configure, paste the **API Key** and **project name** created in Phoenix into the configuration and save.
![Configure Phoenix](https://i.ibb.co/jv6QFbp7/dify-docs-phoenix-config.png)
Once successfully saved, you can view the monitoring status on the current page.
![Configure Phoenix](https://i.ibb.co/HTJsj9x2/dify-docs-phoenix-in-service.png)
### Monitoring Data List
#### **Workflow/Chatflow Trace Information**
**Used to track workflows and chatflows**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Workflow</th>
<th>Phoenix Trace</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>workflow_app_log_id/workflow_run_id</td>
<td>id</td>
</tr>
<tr>
<td>user_session_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>workflow\_{id}</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>Model token consumption</td>
<td>usage_metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>error</td>
<td>error</td>
</tr>
<tr>
<td>\[workflow]</td>
<td>tags</td>
</tr>
<tr>
<td>"conversation_id/none for workflow"</td>
<td>conversation_id in metadata</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Workflow Trace Info**
- workflow_id - Unique identifier of the workflow
- conversation_id - Conversation ID
- workflow_run_id - ID of the current run
- tenant_id - Tenant ID
- elapsed_time - Time taken for the current run
- status - Run status
- version - Workflow version
- total_tokens - Total tokens used in the current run
- file_list - List of processed files
- triggered_from - Source that triggered the current run
- workflow_run_inputs - Input data for the current run
- workflow_run_outputs - Output data for the current run
- error - Errors encountered during the current run
- query - Query used during the run
- workflow_app_log_id - Workflow application log ID
- message_id - Associated message ID
- start_time - Start time of the run
- end_time - End time of the run
- workflow node executions - Information about workflow node executions
- Metadata
- workflow_id - Unique identifier of the workflow
- conversation_id - Conversation ID
- workflow_run_id - ID of the current run
- tenant_id - Tenant ID
- elapsed_time - Time taken for the current run
- status - Run status
- version - Workflow version
- total_tokens - Total tokens used in the current run
- file_list - List of processed files
- triggered_from - Source that triggered the current run
#### **Message Trace Information**
**Used to track LLM-related conversations**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Chat</th>
<th>Phoenix LLM</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>message_id</td>
<td>id</td>
</tr>
<tr>
<td>user_session_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>"llm"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>Model token consumption</td>
<td>usage_metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["message", conversation_mode]</td>
<td>tags</td>
</tr>
<tr>
<td>conversation_id</td>
<td>conversation_id in metadata</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Message Trace Info**
- message_id - Message ID
- message_data - Message data
- user_session_id - User session ID
- conversation_model - Conversation mode
- message_tokens - Number of tokens in the message
- answer_tokens - Number of tokens in the answer
- total_tokens - Total number of tokens in the message and answer
- error - Error information
- inputs - Input data
- outputs - Output data
- file_list - List of processed files
- start_time - Start time
- end_time - End time
- message_file_data - File data associated with the message
- conversation_mode - Conversation mode
- Metadata
- conversation_id - Conversation ID
- ls_provider - Model provider
- ls_model_name - Model ID
- status - Message status
- from_end_user_id - ID of the sending user
- from_account_id - ID of the sending account
- agent_based - Whether the message is agent-based
- workflow_run_id - Workflow run ID
- from_source - Message source
#### **Moderation Trace Information**
**Used to track conversation moderation**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Moderation</th>
<th>Phoenix Tool</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>“moderation"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["moderation"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Moderation Trace Info**
- message_id - Message ID
- user_id: User ID
- workflow_app_log_id - Workflow application log ID
- inputs - Moderation input data
- message_data - Message data
- flagged - Whether the content is flagged for attention
- action - Specific actions taken
- preset_response - Preset response
- start_time - Moderation start time
- end_time - Moderation end time
- Metadata
- message_id - Message ID
- action - Specific actions taken
- preset_response - Preset response
#### **Suggested Question Trace Information**
**Used to track suggested questions**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Suggested Question</th>
<th>Phoenix LLM</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>"suggested_question"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["suggested_question"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Message Trace Info**
- message_id - Message ID
- message_data - Message data
- inputs - Input content
- outputs - Output content
- start_time - Start time
- end_time - End time
- total_tokens - Number of tokens
- status - Message status
- error - Error information
- from_account_id - ID of the sending account
- agent_based - Whether the message is agent-based
- from_source - Message source
- model_provider - Model provider
- model_id - Model ID
- suggested_question - Suggested question
- level - Status level
- status_message - Status message
- Metadata
- message_id - Message ID
- ls_provider - Model provider
- ls_model_name - Model ID
- status - Message status
- from_end_user_id - ID of the sending user
- from_account_id - ID of the sending account
- workflow_run_id - Workflow run ID
- from_source - Message source
#### **Dataset Retrieval Trace Information**
**Used to track knowledge base retrieval**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Dataset Retrieval</th>
<th>Phoenix Retriever</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>"dataset_retrieval"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["dataset_retrieval"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
<tr>
<td>message_id</td>
<td>parent_run_id</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Dataset Retrieval Trace Info**
- message_id - Message ID
- inputs - Input content
- documents - Document data
- start_time - Start time
- end_time - End time
- message_data - Message data
- Metadata
- message_id - Message ID
- ls_provider - Model provider
- ls_model_name - Model ID
- status - Message status
- from_end_user_id - ID of the sending user
- from_account_id - ID of the sending account
- agent_based - Whether the message is agent-based
- workflow_run_id - Workflow run ID
- from_source - Message source
#### **Tool Trace Information**
**Used to track tool invocation**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Tool</th>
<th>Phoenix Tool</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>tool_name</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["tool", tool_name]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
#### **Tool Trace Info**
- message_id - Message ID
- tool_name - Tool name
- start_time - Start time
- end_time - End time
- tool_inputs - Tool inputs
- tool_outputs - Tool outputs
- message_data - Message data
- error - Error information, if any
- inputs - Inputs for the message
- outputs - Outputs of the message
- tool_config - Tool configuration
- time_cost - Time cost
- tool_parameters - Tool parameters
- file_url - URL of the associated file
- Metadata
- message_id - Message ID
- tool_name - Tool name
- tool_inputs - Tool inputs
- tool_outputs - Tool outputs
- tool_config - Tool configuration
- time_cost - Time cost
- error - Error information, if any
- tool_parameters - Tool parameters
- message_file_id - Message file ID
- created_by_role - Role of the creator
- created_user_id - User ID of the creator
**Generate Name Trace Information**
**Used to track conversation title generation**
<table>
<thead>
<tr>
<th>Generate Name</th>
<th>Phoenix Tool</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- placed in metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>"generate_conversation_name"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["generate_name"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**Generate Name Trace Info**
- conversation_id - Conversation ID
- inputs - Input data
- outputs - Generated conversation name
- start_time - Start time
- end_time - End time
- tenant_id - Tenant ID
- Metadata
- conversation_id - Conversation ID
- tenant_id - Tenant ID
{/*
Contributing Section
DO NOT edit this section!
It will be automatically generated by the script.
*/}
---
[Edit this page](https://github.com/langgenius/dify-docs/edit/main/en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-phoenix.mdx) | [Report an issue](https://github.com/langgenius/dify-docs/issues/new?title=Documentation%20Issue%3A%20rate-o&body=%23%23%20Issue%20Description%0A%3C%21--%20Please%20briefly%20describe%20the%20issue%20you%20found%20--%3E%0A%0A%23%23%20Page%20Link%0Ahttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Flanggenius%2Fdify-docs%2Fblob%2Fmain%2Fen/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools%2Fintegrate-phoenix.mdx%0A%0A%23%23%20Suggested%20Changes%0A%3C%21--%20If%20you%20have%20specific%20suggestions%20for%20changes%2C%20please%20describe%20them%20here%20--%3E%0A%0A%3C%21--%20Thank%20you%20for%20helping%20improve%20our%20documentation%21%20--%3E)

View File

@@ -0,0 +1,522 @@
---
title: Arizeの統合
---
### 1 Arizeとは
エンタープライズグレードのLLM可観測性、オンラインおよびオフライン評価、モニタリング、実験—OpenTelemetryによって支えられています。LLMおよびエージェント駆動型アプリケーション向けに特別に設計されています。
<Info>
Arizeの公式サイト[https://arize.com](https://arize.com)
</Info>
***
### 2 Arizeの使い方
#### 1. Arizeの[公式サイト](https://app.arize.com/auth/join)から登録し、ログインする。
### 2. Arize APIキーの取得
右上のユーザーメニューから**API Key**を選択し、APIキーを取得・コピーしてください。
![Arize APIキー](https://i.ibb.co/JwBmQxnf/dify-docs-arize-api-key.png)
### 3. ArizeとDifyを統合
DifyアプリケーションでArizeを設定します。監視するアプリケーションを開き、サイドメニューで**監視**を選択し、ページ上の**アプリケーションパフォーマンスを追跡**をクリックします。
![アプリケーションパフォーマンスを追跡](https://i.ibb.co/v6cL6rPs/dify-docs-arize-in-use.png)
設定後、Arizeで作成した**API Key**, **Space ID**と**プロジェクト名**を設定ページに貼り付けて保存します。
![Arizeの設定](https://i.ibb.co/m5Xww8gL/dify-docs-arize-config.png)
保存に成功すると、現在のページで監視ステータスを確認できます。
![Arizeの設定](https://i.ibb.co/xtggVmb7/dify-docs-arize-in-service.png)
## モニタリングデータリスト
### **ワークフロー/会話フロートラッキング情報**
**ワークフローと会話フローの追跡に使用**
<table>
<thead>
<tr>
<th>ワークフロー</th>
<th>Arizeトラッキング</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>workflow_app_log_id/workflow_run_id</td>
<td>id</td>
</tr>
<tr>
<td>user_session_id</td>
<td>- メタデータに配置</td>
</tr>
<tr>
<td>workflow\_{id}</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>モデルトークン消費</td>
<td>usage_metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>error</td>
<td>error</td>
</tr>
<tr>
<td>\[workflow]</td>
<td>tags</td>
</tr>
<tr>
<td>"conversation_id/none for workflow"</td>
<td>conversation_id in metadata</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**ワークフロートラッキング情報**
- workflow_id - ワークフローの一意識別子
- conversation_id - 会話ID
- workflow_run_id - 現在の実行ID
- tenant_id - テナントID
- elapsed_time - 現在の実行にかかった時間
- status - 実行ステータス
- version - ワークフローバージョン
- total_tokens - 現在の実行で使用されたトークン総数
- file_list - 処理されたファイルのリスト
- triggered_from - 実行をトリガーしたソース
- workflow_run_inputs - 現在の実行の入力データ
- workflow_run_outputs - 現在の実行の出力データ
- error - 実行中に発生したエラー
- query - 実行中に使用されたクエリ
- workflow_app_log_id - ワークフローアプリケーションログID
- message_id - 関連するメッセージID
- start_time - 実行開始時間
- end_time - 実行終了時間
- workflow node executions - ワークフローノードの実行情報
- メタデータ
- workflow_id - ワークフローの一意識別子
- conversation_id - 会話ID
- workflow_run_id - 現在の実行ID
- tenant_id - テナントID
- elapsed_time - 現在の実行にかかった時間
- status - 実行ステータス
- version - ワークフローバージョン
- total_tokens - 現在の実行で使用されたトークン総数
- file_list - 処理されたファイルのリスト
- triggered_from - 実行をトリガーしたソース
---
### **メッセージトラッキング情報**
**LLM関連の会話を追跡するために使用**
<table>
<thead>
<tr>
<th>チャット</th>
<th>Arize LLM</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>message_id</td>
<td>id</td>
</tr>
<tr>
<td>user_session_id</td>
<td>- メタデータに配置</td>
</tr>
<tr>
<td>"llm"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>モデルトークン消費</td>
<td>usage_metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["message", conversation_mode]</td>
<td>tags</td>
</tr>
<tr>
<td>conversation_id</td>
<td>conversation_id in metadata</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**メッセージトラッキング情報**
- message_id - メッセージID
- message_data - メッセージデータ
- user_session_id - ユーザーセッションID
- conversation_model - 会話モード
- message_tokens - メッセージ内のトークン数
- answer_tokens - 回答内のトークン数
- total_tokens - メッセージと回答のトークン総数
- error - エラー情報
- inputs - 入力データ
- outputs - 出力データ
- file_list - 処理されたファイルリスト
- start_time - 開始時間
- end_time - 終了時間
- message_file_data - メッセージ関連のファイルデータ
- conversation_mode - 会話モード
- メタデータ
- conversation_id - 会話ID
- ls_provider - モデルプロバイダー
- ls_model_name - モデルID
- status - メッセージステータス
- from_end_user_id - 送信ユーザーID
- from_account_id - 送信アカウントID
- agent_based - エージェントベースかどうか
- workflow_run_id - ワークフロー実行ID
- from_source - メッセージソース
### **レビュー追跡情報**
**会話のレビューを追跡するために使用**
<table>
<thead>
<tr>
<th>レビュー</th>
<th>Arize Tool</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- メタデータに配置</td>
</tr>
<tr>
<td>"moderation"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["moderation"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**レビュー追跡情報**
- message_id - メッセージID
- user_id - ユーザーID
- workflow_app_log_id - ワークフローアプリケーションログID
- inputs - レビュー入力データ
- message_data - メッセージデータ
- flagged - 注意が必要とマークされたかどうか
- action - 実施された具体的なアクション
- preset_response - プリセットレスポンス
- start_time - レビュー開始時間
- end_time - レビュー終了時間
- メタデータ
- message_id - メッセージID
- action - 実施されたアクション
- preset_response - プリセットレスポンス
---
### **提案質問追跡情報**
**提案質問を追跡するために使用**
<table>
<thead>
<tr>
<th>提案質問</th>
<th>Arize LLM</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- メタデータに配置</td>
</tr>
<tr>
<td>"suggested_question"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["suggested_question"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**提案質問追跡情報**
- message_id - メッセージID
- message_data - メッセージデータ
- inputs - 入力データ
- outputs - 出力データ
- start_time - 開始時間
- end_time - 終了時間
- total_tokens - トークン総数
- status - メッセージステータス
- error - エラー情報
- from_account_id - 送信アカウントID
- agent_based - エージェントベースかどうか
- from_source - メッセージの送信元
- model_provider - モデルプロバイダー
- model_id - モデルID
- suggested_question - 提案された質問
- level - ステータスレベル
- status_message - ステータスメッセージ
- メタデータ
- message_id - メッセージID
- ls_provider - モデルプロバイダー
- ls_model_name - モデルID
- status - メッセージステータス
- from_end_user_id - 送信ユーザーID
- from_account_id - 送信アカウントID
- workflow_run_id - ワークフロー実行ID
- from_source - メッセージの送信元
---
### **データセット検索追跡情報**
**ナレッジベース検索を追跡するために使用**
<table>
<thead>
<tr>
<th>データセット検索</th>
<th>Arize Retriever</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- メタデータに配置</td>
</tr>
<tr>
<td>"dataset_retrieval"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["dataset_retrieval"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
<tr>
<td>message_id</td>
<td>parent_run_id</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**データセット検索追跡情報**
- message_id - メッセージID
- inputs - 入力データ
- documents - ドキュメントデータ
- start_time - 開始時間
- end_time - 終了時間
- message_data - メッセージデータ
- メタデータ
- message_id - メッセージID
- ls_provider - モデルプロバイダー
- ls_model_name - モデルID
- status - メッセージステータス
- from_end_user_id - 送信ユーザーID
- from_account_id - 送信アカウントID
- agent_based - エージェントベースかどうか
- workflow_run_id - ワークフロー実行ID
- from_source - メッセージの送信元
---
### **ツール追跡情報**
**ツールの呼び出しを追跡するために使用**
<table>
<thead>
<tr>
<th>ツール</th>
<th>Arize Tool</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- メタデータに配置</td>
</tr>
<tr>
<td>tool_name</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["tool", tool_name]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**ツール追跡情報**
- message_id - メッセージID
- tool_name - ツール名
- start_time - 開始時間
- end_time - 終了時間
- tool_inputs - ツール入力
- tool_outputs - ツール出力
- message_data - メッセージデータ
- error - エラー情報(該当する場合)
- inputs - メッセージの入力
- outputs - メッセージの出力
- tool_config - ツール設定
- time_cost - 時間コスト
- tool_parameters - ツールパラメーター
- file_url - 関連するファイルのURL
- メタデータ
- message_id - メッセージID
- tool_name - ツール名
- tool_inputs - ツール入力
- tool_outputs - ツール出力
- tool_config - ツール設定
- time_cost - 時間コスト
- error - エラー情報(該当する場合)
- tool_parameters - ツールパラメーター
- message_file_id - メッセージファイルID
- created_by_role - 作成者の役割
- created_user_id - 作成者ユーザーID
{/*
Contributing Section
DO NOT edit this section!
It will be automatically generated by the script.
*/}
---
[このページを編集する](https://github.com/langgenius/dify-docs/edit/main/ja-jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-arize.mdx) | [問題を報告する](https://github.com/langgenius/dify-docs/issues/new?title=ドキュメントの問題%3A%20rate-o&body=%23%23%20問題の説明%0A%3C%21--%20発見した問題について簡単に説明してください%20--%3E%0A%0A%23%23%20ページリンク%0Ahttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Flanggenius%2Fdify-docs%2Fblob%2Fmain%2Fja-jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools%2Fintegrate-arize.mdx%0A%0A%23%23%20提案される変更%0A%3C%21--%20特定の変更案がある場合は、ここで説明してください%20--%3E%0A%0A%3C%21--%20ドキュメントの品質向上にご協力いただきありがとうございます%20--%3E)

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@@ -0,0 +1,522 @@
---
title: Phoenixの統合
---
### 1 Phoenixとは
オープンソースおよびOpenTelemetryベースの可観測性、評価、プロンプトエンジニアリング、実験プラットフォームで、LLMワークフローおよびエージェントに対応します。
<Info>
Phoenixの公式サイト[https://phoenix.arize.com](https://phoenix.arize.com)
</Info>
***
### 2 Phoenixの使い方
#### 1. Phoenixの[公式サイト](https://app.arize.com/auth/phoenix/signup)から登録し、ログインする。
### 2. Phoenix APIキーの取得
右上のユーザーメニューから**API Key**を選択し、APIキーを取得・コピーしてください。
![Phoenix APIキー](https://i.ibb.co/pB1W0pk8/dify-docs-phoenix-api-key.png)
### 3. PhoenixとDifyを統合
DifyアプリケーションでPhoenixを設定します。監視するアプリケーションを開き、サイドメニューで**監視**を選択し、ページ上の**アプリケーションパフォーマンスを追跡**をクリックします。
![アプリケーションパフォーマンスを追跡](https://i.ibb.co/gMmXxfhQ/dify-docs-phoenix-in-use.png)
設定後、Phoenixで作成した**API Key**と**プロジェクト名**を設定ページに貼り付けて保存します。
![Phoenixの設定](https://i.ibb.co/jv6QFbp7/dify-docs-phoenix-config.png)
保存に成功すると、現在のページで監視ステータスを確認できます。
![Phoenixの設定](https://i.ibb.co/HTJsj9x2/dify-docs-phoenix-in-service.png)
## モニタリングデータリスト
### **ワークフロー/会話フロートラッキング情報**
**ワークフローと会話フローの追跡に使用**
<table>
<thead>
<tr>
<th>ワークフロー</th>
<th>Phoenixトラッキング</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>workflow_app_log_id/workflow_run_id</td>
<td>id</td>
</tr>
<tr>
<td>user_session_id</td>
<td>- メタデータに配置</td>
</tr>
<tr>
<td>workflow\_{id}</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>モデルトークン消費</td>
<td>usage_metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>error</td>
<td>error</td>
</tr>
<tr>
<td>\[workflow]</td>
<td>tags</td>
</tr>
<tr>
<td>"conversation_id/none for workflow"</td>
<td>conversation_id in metadata</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**ワークフロートラッキング情報**
- workflow_id - ワークフローの一意識別子
- conversation_id - 会話ID
- workflow_run_id - 現在の実行ID
- tenant_id - テナントID
- elapsed_time - 現在の実行にかかった時間
- status - 実行ステータス
- version - ワークフローバージョン
- total_tokens - 現在の実行で使用されたトークン総数
- file_list - 処理されたファイルのリスト
- triggered_from - 実行をトリガーしたソース
- workflow_run_inputs - 現在の実行の入力データ
- workflow_run_outputs - 現在の実行の出力データ
- error - 実行中に発生したエラー
- query - 実行中に使用されたクエリ
- workflow_app_log_id - ワークフローアプリケーションログID
- message_id - 関連するメッセージID
- start_time - 実行開始時間
- end_time - 実行終了時間
- workflow node executions - ワークフローノードの実行情報
- メタデータ
- workflow_id - ワークフローの一意識別子
- conversation_id - 会話ID
- workflow_run_id - 現在の実行ID
- tenant_id - テナントID
- elapsed_time - 現在の実行にかかった時間
- status - 実行ステータス
- version - ワークフローバージョン
- total_tokens - 現在の実行で使用されたトークン総数
- file_list - 処理されたファイルのリスト
- triggered_from - 実行をトリガーしたソース
---
### **メッセージトラッキング情報**
**LLM関連の会話を追跡するために使用**
<table>
<thead>
<tr>
<th>チャット</th>
<th>Phoenix LLM</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>message_id</td>
<td>id</td>
</tr>
<tr>
<td>user_session_id</td>
<td>- メタデータに配置</td>
</tr>
<tr>
<td>"llm"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>モデルトークン消費</td>
<td>usage_metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["message", conversation_mode]</td>
<td>tags</td>
</tr>
<tr>
<td>conversation_id</td>
<td>conversation_id in metadata</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**メッセージトラッキング情報**
- message_id - メッセージID
- message_data - メッセージデータ
- user_session_id - ユーザーセッションID
- conversation_model - 会話モード
- message_tokens - メッセージ内のトークン数
- answer_tokens - 回答内のトークン数
- total_tokens - メッセージと回答のトークン総数
- error - エラー情報
- inputs - 入力データ
- outputs - 出力データ
- file_list - 処理されたファイルリスト
- start_time - 開始時間
- end_time - 終了時間
- message_file_data - メッセージ関連のファイルデータ
- conversation_mode - 会話モード
- メタデータ
- conversation_id - 会話ID
- ls_provider - モデルプロバイダー
- ls_model_name - モデルID
- status - メッセージステータス
- from_end_user_id - 送信ユーザーID
- from_account_id - 送信アカウントID
- agent_based - エージェントベースかどうか
- workflow_run_id - ワークフロー実行ID
- from_source - メッセージソース
### **レビュー追跡情報**
**会話のレビューを追跡するために使用**
<table>
<thead>
<tr>
<th>レビュー</th>
<th>Phoenix Tool</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- メタデータに配置</td>
</tr>
<tr>
<td>"moderation"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["moderation"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**レビュー追跡情報**
- message_id - メッセージID
- user_id - ユーザーID
- workflow_app_log_id - ワークフローアプリケーションログID
- inputs - レビュー入力データ
- message_data - メッセージデータ
- flagged - 注意が必要とマークされたかどうか
- action - 実施された具体的なアクション
- preset_response - プリセットレスポンス
- start_time - レビュー開始時間
- end_time - レビュー終了時間
- メタデータ
- message_id - メッセージID
- action - 実施されたアクション
- preset_response - プリセットレスポンス
---
### **提案質問追跡情報**
**提案質問を追跡するために使用**
<table>
<thead>
<tr>
<th>提案質問</th>
<th>Phoenix LLM</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- メタデータに配置</td>
</tr>
<tr>
<td>"suggested_question"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["suggested_question"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**提案質問追跡情報**
- message_id - メッセージID
- message_data - メッセージデータ
- inputs - 入力データ
- outputs - 出力データ
- start_time - 開始時間
- end_time - 終了時間
- total_tokens - トークン総数
- status - メッセージステータス
- error - エラー情報
- from_account_id - 送信アカウントID
- agent_based - エージェントベースかどうか
- from_source - メッセージの送信元
- model_provider - モデルプロバイダー
- model_id - モデルID
- suggested_question - 提案された質問
- level - ステータスレベル
- status_message - ステータスメッセージ
- メタデータ
- message_id - メッセージID
- ls_provider - モデルプロバイダー
- ls_model_name - モデルID
- status - メッセージステータス
- from_end_user_id - 送信ユーザーID
- from_account_id - 送信アカウントID
- workflow_run_id - ワークフロー実行ID
- from_source - メッセージの送信元
---
### **データセット検索追跡情報**
**ナレッジベース検索を追跡するために使用**
<table>
<thead>
<tr>
<th>データセット検索</th>
<th>Phoenix Retriever</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- メタデータに配置</td>
</tr>
<tr>
<td>"dataset_retrieval"</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["dataset_retrieval"]</td>
<td>tags</td>
</tr>
<tr>
<td>message_id</td>
<td>parent_run_id</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**データセット検索追跡情報**
- message_id - メッセージID
- inputs - 入力データ
- documents - ドキュメントデータ
- start_time - 開始時間
- end_time - 終了時間
- message_data - メッセージデータ
- メタデータ
- message_id - メッセージID
- ls_provider - モデルプロバイダー
- ls_model_name - モデルID
- status - メッセージステータス
- from_end_user_id - 送信ユーザーID
- from_account_id - 送信アカウントID
- agent_based - エージェントベースかどうか
- workflow_run_id - ワークフロー実行ID
- from_source - メッセージの送信元
---
### **ツール追跡情報**
**ツールの呼び出しを追跡するために使用**
<table>
<thead>
<tr>
<th>ツール</th>
<th>Phoenix Tool</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>user_id</td>
<td>- メタデータに配置</td>
</tr>
<tr>
<td>tool_name</td>
<td>name</td>
</tr>
<tr>
<td>start_time</td>
<td>start_time</td>
</tr>
<tr>
<td>end_time</td>
<td>end_time</td>
</tr>
<tr>
<td>inputs</td>
<td>inputs</td>
</tr>
<tr>
<td>outputs</td>
<td>outputs</td>
</tr>
<tr>
<td>metadata</td>
<td>metadata</td>
</tr>
<tr>
<td>\["tool", tool_name]</td>
<td>tags</td>
</tr>
</tbody>
</table>
**ツール追跡情報**
- message_id - メッセージID
- tool_name - ツール名
- start_time - 開始時間
- end_time - 終了時間
- tool_inputs - ツール入力
- tool_outputs - ツール出力
- message_data - メッセージデータ
- error - エラー情報(該当する場合)
- inputs - メッセージの入力
- outputs - メッセージの出力
- tool_config - ツール設定
- time_cost - 時間コスト
- tool_parameters - ツールパラメーター
- file_url - 関連するファイルのURL
- メタデータ
- message_id - メッセージID
- tool_name - ツール名
- tool_inputs - ツール入力
- tool_outputs - ツール出力
- tool_config - ツール設定
- time_cost - 時間コスト
- error - エラー情報(該当する場合)
- tool_parameters - ツールパラメーター
- message_file_id - メッセージファイルID
- created_by_role - 作成者の役割
- created_user_id - 作成者ユーザーID
{/*
Contributing Section
DO NOT edit this section!
It will be automatically generated by the script.
*/}
---
[このページを編集する](https://github.com/langgenius/dify-docs/edit/main/ja-jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-phoenix.mdx) | [問題を報告する](https://github.com/langgenius/dify-docs/issues/new?title=ドキュメントの問題%3A%20rate-o&body=%23%23%20問題の説明%0A%3C%21--%20発見した問題について簡単に説明してください%20--%3E%0A%0A%23%23%20ページリンク%0Ahttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Flanggenius%2Fdify-docs%2Fblob%2Fmain%2Fja-jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools%2Fintegrate-phoenix.mdx%0A%0A%23%23%20提案される変更%0A%3C%21--%20特定の変更案がある場合は、ここで説明してください%20--%3E%0A%0A%3C%21--%20ドキュメントの品質向上にご協力いただきありがとうございます%20--%3E)

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@@ -0,0 +1,348 @@
---
title: 集成 Arize
---
### Arize 简介
企业级LLM可观测性、在线和离线评估、监控和实验平台基于OpenTelemetry构建专为LLM和代理驱动的应用程序设计。
<Callout>
Arize [官网介绍](https://arize.com)
</Callout>
***
### 配置 Arize
本章节将指引你注册 Arize 并将其集成至 Dify 平台内。
#### 1. 注册/登录 [Arize](https://app.arize.com/auth/join)
### 2. 获取 Arize API 密钥
从右上角的用户菜单中获取 Arize API 密钥。点击 **API Key**,然后点击 API Key 进行复制:
<img
src="https://i.ibb.co/JwBmQxnf/dify-docs-arize-api-key.png"
className="mx-auto"
alt=""
/>
### 3. 集成 Arize 与 Dify
在 Dify 应用程序中配置 Arize。打开需要监控的应用程序在侧边菜单中打开**监控**,并在页面上选择**追踪应用性能**。
<img
src="https://i.ibb.co/v6cL6rPs/dify-docs-arize-in-use.png"
className="mx-auto"
alt=""
/>
点击配置后,将在 Arize 中创建的 **API Key**, **Space ID** 和**项目名称**粘贴到配置中并保存。
<img
src="https://i.ibb.co/m5Xww8gL/dify-docs-arize-config.png"
className="mx-auto"
alt=""
/>
成功保存后,你可以在当前页面查看监控状态。
<img
src="https://i.ibb.co/xtggVmb7/dify-docs-arize-in-service.png"
className="mx-auto"
alt=""
/>
## 监控数据列表
### **工作流/对话流追踪信息**
**用于追踪工作流和对话流**
| 工作流 | Arize 追踪 |
| ---------------------------------- | -------------------------- |
| workflow_app_log_id/workflow_run_id | id |
| user_session_id | - 放置在元数据中 |
| `workflow_{id}` | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| Model token consumption | usage_metadata |
| metadata | metadata |
| error | error |
| \[workflow] | tags |
| conversation_id/none for workflow | conversation_id in metadata |
**工作流追踪信息**
- workflow_id - 工作流唯一标识符
- conversation_id - 对话 ID
- workflow_run_id - 当前运行的 ID
- tenant_id - 租户 ID
- elapsed_time - 当前运行所用时间
- status - 运行状态
- version - 工作流版本
- total_tokens - 当前运行使用的总令牌数
- file_list - 处理的文件列表
- triggered_from - 触发当前运行的来源
- workflow_run_inputs - 当前运行的输入数据
- workflow_run_outputs - 当前运行的输出数据
- error - 当前运行期间遇到的错误
- query - 运行期间使用的查询
- workflow_app_log_id - 工作流应用程序日志 ID
- message_id - 关联的消息 ID
- start_time - 运行开始时间
- end_time - 运行结束时间
- workflow node executions - 工作流节点执行信息
- 元数据
- workflow_id - 工作流唯一标识符
- conversation_id - 对话 ID
- workflow_run_id - 当前运行的 ID
- tenant_id - 租户 ID
- elapsed_time - 当前运行所用时间
- status - 运行状态
- version - 工作流版本
- total_tokens - 当前运行使用的总令牌数
- file_list - 处理的文件列表
- triggered_from - 触发当前运行的来源
#### **消息追踪信息**
**用于追踪 LLM 相关对话**
| 聊天 | Arize LLM |
| ------------------------------- | --------------------------- |
| message_id | id |
| user_session_id | - 放置在元数据中 |
| "llm" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| Model token consumption | usage_metadata |
| metadata | metadata |
| \["message", conversation_mode] | tags |
| conversation_id | conversation_id in metadata |
**消息追踪信息**
- message_id - 消息 ID
- message_data - 消息数据
- user_session_id - 用户会话 ID
- conversation_model - 对话模式
- message_tokens - 消息中的令牌数
- answer_tokens - 答案中的令牌数
- total_tokens - 消息和答案中的总令牌数
- error - 错误信息
- inputs - 输入数据
- outputs - 输出数据
- file_list - 处理的文件列表
- start_time - 开始时间
- end_time - 结束时间
- message_file_data - 与消息关联的文件数据
- conversation_mode - 对话模式
- 元数据
- conversation_id - 对话 ID
- ls_provider - 模型提供商
- ls_model_name - 模型 ID
- status - 消息状态
- from_end_user_id - 发送用户的 ID
- from_account_id - 发送账户的 ID
- agent_based - 消息是否基于代理
- workflow_run_id - 工作流运行 ID
- from_source - 消息来源
#### **审核追踪信息**
**用于追踪对话审核**
| 审核 | Arize Tool |
| -------------- | ----------------- |
| user_id | - 放置在元数据中 |
| "moderation" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | metadata |
| \["moderation"]| tags |
**审核追踪信息**
- message_id - 消息 ID
- user_id - 用户 ID
- workflow_app_log_id - 工作流应用程序日志 ID
- inputs - 审核输入数据
- message_data - 消息数据
- flagged - 内容是否被标记需要注意
- action - 采取的具体行动
- preset_response - 预设响应
- start_time - 审核开始时间
- end_time - 审核结束时间
- 元数据
- message_id - 消息 ID
- action - 采取的具体行动
- preset_response - 预设响应
#### **建议问题追踪信息**
**用于追踪建议问题**
| 建议问题 | Arize LLM |
| --------------------- | ----------------- |
| user_id | - 放置在元数据中 |
| "suggested_question" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | metadata |
| \["suggested_question"]| tags |
**消息追踪信息**
- message_id - 消息 ID
- message_data - 消息数据
- inputs - 输入内容
- outputs - 输出内容
- start_time - 开始时间
- end_time - 结束时间
- total_tokens - 令牌数量
- status - 消息状态
- error - 错误信息
- from_account_id - 发送账户的 ID
- agent_based - 是否基于代理
- from_source - 消息来源
- model_provider - 模型提供商
- model_id - 模型 ID
- suggested_question - 建议问题
- level - 状态级别
- status_message - 状态消息
- 元数据
- message_id - 消息 ID
- ls_provider - 模型提供商
- ls_model_name - 模型 ID
- status - 消息状态
- from_end_user_id - 发送用户的 ID
- from_account_id - 发送账户的 ID
- workflow_run_id - 工作流运行 ID
- from_source - 消息来源
#### **数据集检索追踪信息**
**用于追踪知识库检索**
| 数据集检索 | Arize Retriever |
| ------------------- | ----------------- |
| user_id | - 放置在元数据中 |
| "dataset_retrieval" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | metadata |
| \["dataset_retrieval"]| tags |
| message_id | parent_run_id |
**数据集检索追踪信息**
- message_id - 消息 ID
- inputs - 输入内容
- documents - 文档数据
- start_time - 开始时间
- end_time - 结束时间
- message_data - 消息数据
- 元数据
- message_id - 消息 ID
- ls_provider - 模型提供商
- ls_model_name - 模型 ID
- status - 消息状态
- from_end_user_id - 发送用户的 ID
- from_account_id - 发送账户的 ID
- agent_based - 是否基于代理
- workflow_run_id - 工作流运行 ID
- from_source - 消息来源
#### **工具追踪信息**
**用于追踪工具调用**
| 工具 | Arize Tool |
| -------------------- | ----------------- |
| user_id | - 放置在元数据中 |
| tool_name | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | metadata |
| \["tool", tool_name] | tags |
#### **工具追踪信息**
- message_id - 消息 ID
- tool_name - 工具名称
- start_time - 开始时间
- end_time - 结束时间
- tool_inputs - 工具输入
- tool_outputs - 工具输出
- message_data - 消息数据
- error - 错误信息(如果有)
- inputs - 消息的输入
- outputs - 消息的输出
- tool_config - 工具配置
- time_cost - 时间消耗
- tool_parameters - 工具参数
- file_url - 关联文件的 URL
- 元数据
- message_id - 消息 ID
- tool_name - 工具名称
- tool_inputs - 工具输入
- tool_outputs - 工具输出
- tool_config - 工具配置
- time_cost - 时间消耗
- error - 错误信息(如果有)
- tool_parameters - 工具参数
- message_file_id - 消息文件 ID
- created_by_role - 创建者角色
- created_user_id - 创建者用户 ID
#### **生成名称追踪信息**
**用于追踪对话标题生成**
| 生成名称 | Arize Tool |
| ---------------------------- | ----------------- |
| user_id | - 放置在元数据中 |
| "generate_conversation_name" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | metadata |
| \["generate_name"] | tags |
**生成名称追踪信息**
- conversation_id - 对话 ID
- inputs - 输入数据
- outputs - 生成的对话名称
- start_time - 开始时间
- end_time - 结束时间
- tenant_id - 租户 ID
- 元数据
- conversation_id - 对话 ID
- tenant_id - 租户 ID
{/*
Contributing Section
DO NOT edit this section!
It will be automatically generated by the script.
*/}
---
[编辑此页面](https://github.com/langgenius/dify-docs/edit/main/zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-arize.mdx) | [提交问题](https://github.com/langgenius/dify-docs/issues/new?title=文档问题%3A%20rate-o&body=%23%23%20问题描述%0A%3C%21--%20请简要描述您发现的问题%20--%3E%0A%0A%23%23%20页面链接%0Ahttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Flanggenius%2Fdify-docs%2Fblob%2Fmain%2Fzh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools%2Fintegrate-arize.mdx%0A%0A%23%23%20建议修改%0A%3C%21--%20如果有具体的修改建议请在此说明%20--%3E%0A%0A%3C%21--%20感谢您对文档质量的关注%20--%3E)

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@@ -0,0 +1,348 @@
---
title: 集成 Phoenix
---
### Phoenix 简介
开源且基于OpenTelemetry的可观测性、评估、提示工程和实验平台适用于您的LLM工作流程和代理。
<Callout>
Phoenix [官网介绍](https://phoenix.arize.com)
</Callout>
***
### 配置 Phoenix
本章节将指引你注册 Phoenix 并将其集成至 Dify 平台内。
#### 1. 注册/登录 [Phoenix](https://app.arize.com/auth/phoenix/signup)
### 2. 获取 Phoenix API 密钥
从右上角的用户菜单中获取 Phoenix API 密钥。点击 **API Key**,然后点击 API Key 进行复制:
<img
src="https://i.ibb.co/pB1W0pk8/dify-docs-phoenix-api-key.png"
className="mx-auto"
alt=""
/>
### 3. 集成 Phoenix 与 Dify
在 Dify 应用程序中配置 Phoenix。打开需要监控的应用程序在侧边菜单中打开**监控**,并在页面上选择**追踪应用性能**。
<img
src="https://i.ibb.co/gMmXxfhQ/dify-docs-phoenix-in-use.png"
className="mx-auto"
alt=""
/>
点击配置后,将在 Phoenix 中创建的 **API Key** 和**项目名称**粘贴到配置中并保存。
<img
src="https://i.ibb.co/jv6QFbp7/dify-docs-phoenix-config.png"
className="mx-auto"
alt=""
/>
成功保存后,你可以在当前页面查看监控状态。
<img
src="https://i.ibb.co/HTJsj9x2/dify-docs-phoenix-in-service.png"
className="mx-auto"
alt=""
/>
## 监控数据列表
### **工作流/对话流追踪信息**
**用于追踪工作流和对话流**
| 工作流 | Phoenix 追踪 |
| ---------------------------------- | -------------------------- |
| workflow_app_log_id/workflow_run_id | id |
| user_session_id | - 放置在元数据中 |
| `workflow_{id}` | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| Model token consumption | usage_metadata |
| metadata | metadata |
| error | error |
| \[workflow] | tags |
| conversation_id/none for workflow | conversation_id in metadata |
**工作流追踪信息**
- workflow_id - 工作流唯一标识符
- conversation_id - 对话 ID
- workflow_run_id - 当前运行的 ID
- tenant_id - 租户 ID
- elapsed_time - 当前运行所用时间
- status - 运行状态
- version - 工作流版本
- total_tokens - 当前运行使用的总令牌数
- file_list - 处理的文件列表
- triggered_from - 触发当前运行的来源
- workflow_run_inputs - 当前运行的输入数据
- workflow_run_outputs - 当前运行的输出数据
- error - 当前运行期间遇到的错误
- query - 运行期间使用的查询
- workflow_app_log_id - 工作流应用程序日志 ID
- message_id - 关联的消息 ID
- start_time - 运行开始时间
- end_time - 运行结束时间
- workflow node executions - 工作流节点执行信息
- 元数据
- workflow_id - 工作流唯一标识符
- conversation_id - 对话 ID
- workflow_run_id - 当前运行的 ID
- tenant_id - 租户 ID
- elapsed_time - 当前运行所用时间
- status - 运行状态
- version - 工作流版本
- total_tokens - 当前运行使用的总令牌数
- file_list - 处理的文件列表
- triggered_from - 触发当前运行的来源
#### **消息追踪信息**
**用于追踪 LLM 相关对话**
| 聊天 | Phoenix LLM |
| ------------------------------- | --------------------------- |
| message_id | id |
| user_session_id | - 放置在元数据中 |
| "llm" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| Model token consumption | usage_metadata |
| metadata | metadata |
| \["message", conversation_mode] | tags |
| conversation_id | conversation_id in metadata |
**消息追踪信息**
- message_id - 消息 ID
- message_data - 消息数据
- user_session_id - 用户会话 ID
- conversation_model - 对话模式
- message_tokens - 消息中的令牌数
- answer_tokens - 答案中的令牌数
- total_tokens - 消息和答案中的总令牌数
- error - 错误信息
- inputs - 输入数据
- outputs - 输出数据
- file_list - 处理的文件列表
- start_time - 开始时间
- end_time - 结束时间
- message_file_data - 与消息关联的文件数据
- conversation_mode - 对话模式
- 元数据
- conversation_id - 对话 ID
- ls_provider - 模型提供商
- ls_model_name - 模型 ID
- status - 消息状态
- from_end_user_id - 发送用户的 ID
- from_account_id - 发送账户的 ID
- agent_based - 消息是否基于代理
- workflow_run_id - 工作流运行 ID
- from_source - 消息来源
#### **审核追踪信息**
**用于追踪对话审核**
| 审核 | Phoenix Tool |
| -------------- | ----------------- |
| user_id | - 放置在元数据中 |
| "moderation" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | metadata |
| \["moderation"]| tags |
**审核追踪信息**
- message_id - 消息 ID
- user_id - 用户 ID
- workflow_app_log_id - 工作流应用程序日志 ID
- inputs - 审核输入数据
- message_data - 消息数据
- flagged - 内容是否被标记需要注意
- action - 采取的具体行动
- preset_response - 预设响应
- start_time - 审核开始时间
- end_time - 审核结束时间
- 元数据
- message_id - 消息 ID
- action - 采取的具体行动
- preset_response - 预设响应
#### **建议问题追踪信息**
**用于追踪建议问题**
| 建议问题 | Phoenix LLM |
| --------------------- | ----------------- |
| user_id | - 放置在元数据中 |
| "suggested_question" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | metadata |
| \["suggested_question"]| tags |
**消息追踪信息**
- message_id - 消息 ID
- message_data - 消息数据
- inputs - 输入内容
- outputs - 输出内容
- start_time - 开始时间
- end_time - 结束时间
- total_tokens - 令牌数量
- status - 消息状态
- error - 错误信息
- from_account_id - 发送账户的 ID
- agent_based - 是否基于代理
- from_source - 消息来源
- model_provider - 模型提供商
- model_id - 模型 ID
- suggested_question - 建议问题
- level - 状态级别
- status_message - 状态消息
- 元数据
- message_id - 消息 ID
- ls_provider - 模型提供商
- ls_model_name - 模型 ID
- status - 消息状态
- from_end_user_id - 发送用户的 ID
- from_account_id - 发送账户的 ID
- workflow_run_id - 工作流运行 ID
- from_source - 消息来源
#### **数据集检索追踪信息**
**用于追踪知识库检索**
| 数据集检索 | Phoenix Retriever |
| ------------------- | ----------------- |
| user_id | - 放置在元数据中 |
| "dataset_retrieval" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | metadata |
| \["dataset_retrieval"]| tags |
| message_id | parent_run_id |
**数据集检索追踪信息**
- message_id - 消息 ID
- inputs - 输入内容
- documents - 文档数据
- start_time - 开始时间
- end_time - 结束时间
- message_data - 消息数据
- 元数据
- message_id - 消息 ID
- ls_provider - 模型提供商
- ls_model_name - 模型 ID
- status - 消息状态
- from_end_user_id - 发送用户的 ID
- from_account_id - 发送账户的 ID
- agent_based - 是否基于代理
- workflow_run_id - 工作流运行 ID
- from_source - 消息来源
#### **工具追踪信息**
**用于追踪工具调用**
| 工具 | Phoenix Tool |
| -------------------- | ----------------- |
| user_id | - 放置在元数据中 |
| tool_name | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | metadata |
| \["tool", tool_name] | tags |
#### **工具追踪信息**
- message_id - 消息 ID
- tool_name - 工具名称
- start_time - 开始时间
- end_time - 结束时间
- tool_inputs - 工具输入
- tool_outputs - 工具输出
- message_data - 消息数据
- error - 错误信息(如果有)
- inputs - 消息的输入
- outputs - 消息的输出
- tool_config - 工具配置
- time_cost - 时间消耗
- tool_parameters - 工具参数
- file_url - 关联文件的 URL
- 元数据
- message_id - 消息 ID
- tool_name - 工具名称
- tool_inputs - 工具输入
- tool_outputs - 工具输出
- tool_config - 工具配置
- time_cost - 时间消耗
- error - 错误信息(如果有)
- tool_parameters - 工具参数
- message_file_id - 消息文件 ID
- created_by_role - 创建者角色
- created_user_id - 创建者用户 ID
#### **生成名称追踪信息**
**用于追踪对话标题生成**
| 生成名称 | Phoenix Tool |
| ---------------------------- | ----------------- |
| user_id | - 放置在元数据中 |
| "generate_conversation_name" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | metadata |
| \["generate_name"] | tags |
**生成名称追踪信息**
- conversation_id - 对话 ID
- inputs - 输入数据
- outputs - 生成的对话名称
- start_time - 开始时间
- end_time - 结束时间
- tenant_id - 租户 ID
- 元数据
- conversation_id - 对话 ID
- tenant_id - 租户 ID
{/*
Contributing Section
DO NOT edit this section!
It will be automatically generated by the script.
*/}
---
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