Bases: BaseLlamaPack
Arize-Phoenix LlamaPack 展示了如何使用跟踪工具来对 LlamaIndex 查询引擎进行仪器化。它在后台启动 Phoenix，构建一个输入节点列表上的索引，并实例化和仪器化一个查询引擎，以便将每个查询的跟踪数据发送到 Phoenix。
注意：使用此 LlamaPack 需要通过 OPENAI_API_KEY 环境变量设置您的 OpenAI API 密钥。
Source code in llama_index/packs/arize_phoenix_query_engine/base.py
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62 | class ArizePhoenixQueryEnginePack(BaseLlamaPack):
"""Arize-Phoenix LlamaPack 展示了如何使用跟踪工具来对 LlamaIndex 查询引擎进行仪器化。它在后台启动 Phoenix，构建一个输入节点列表上的索引，并实例化和仪器化一个查询引擎，以便将每个查询的跟踪数据发送到 Phoenix。
注意：使用此 LlamaPack 需要通过 OPENAI_API_KEY 环境变量设置您的 OpenAI API 密钥。"""
def __init__(
self,
nodes: List[TextNode],
**kwargs: Any,
) -> None:
"""初始化一个新的ArizePhoenixQueryEnginePack实例。
Args:
nodes（List[TextNode]）：用于构建索引的节点输入列表。
"""
try:
import phoenix as px
except ImportError:
raise ImportError(
"The arize-phoenix package could not be found. "
"Please install with `pip install arize-phoenix`."
)
self._session: "PhoenixSession" = px.launch_app()
set_global_handler("arize_phoenix")
self._index = VectorStoreIndex(nodes, **kwargs)
self._query_engine = self._index.as_query_engine()
def get_modules(self) -> Dict[str, Any]:
"""返回一个包含LlamaPack内部信息的字典。
返回：
Dict[str, Any]: 包含LlamaPack内部信息的字典。
"""
return {
"session": self._session,
"session_url": self._session.url,
"index": self._index,
"query_engine": self._query_engine,
}
def run(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> Any:
"""对索引运行查询。
返回：
任何：来自查询引擎的响应。
"""
return self._query_engine.query(*args, **kwargs)
|
get_modules
get_modules() -> Dict[str, Any]
返回一个包含LlamaPack内部信息的字典。
返回：
Dict[str, Any]: 包含LlamaPack内部信息的字典。
Source code in llama_index/packs/arize_phoenix_query_engine/base.py
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54 | def get_modules(self) -> Dict[str, Any]:
"""返回一个包含LlamaPack内部信息的字典。
返回：
Dict[str, Any]: 包含LlamaPack内部信息的字典。
"""
return {
"session": self._session,
"session_url": self._session.url,
"index": self._index,
"query_engine": self._query_engine,
}
|
run
run(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any
对索引运行查询。
返回：
任何：来自查询引擎的响应。
Source code in llama_index/packs/arize_phoenix_query_engine/base.py
| def run(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> Any:
"""对索引运行查询。
返回：
任何：来自查询引擎的响应。
"""
return self._query_engine.query(*args, **kwargs)
|