Phoenix 老手才知道的用法

先说清楚它是什么：Arize Phoenix 属于「数据与分析」方向的开源项目，开源的大模型可观测与评测工具。

这些技巧适合已经会基本操作、想进一步提效的用户。

8 条进阶用法

先要大纲或计划，再要全文，复杂任务分两到三步完成。
长材料分段处理，每段完成后再要一份汇总。
给一个你满意的样例，让它模仿结构而不是复制内容。
记录每次的输入、设置和结果，形成自己的经验库。
敏感信息用代号替换，交付前再换回。
把固定的背景和规则保存为预设或模板，避免每次重复输入。
同一任务准备 5 份测试材料，改设置后统一复测。
要求输出「不确定清单」，把需要人工核实的地方单独列出。

示例：分步完成的写法

指标异动解读

准备材料：一个突然下降的业务指标。

日活本周下降了，请列出可能原因的排查清单，按「数据问题 / 产品变化 / 外部因素」分类，每项写明需要查看的数据。

交付前确认：先排查数据本身问题。

补充练习

写 SQL 查询

适用情况：手头有数据库表结构说明时。

根据以下表结构写 SQL：统计每个月新增用户数和其中完成首单的比例。请说明关联条件和可能存在的口径问题。

检查点：说明了口径问题。

自然语言问数

适用情况：手头有一张销售明细表时。

请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。

交付前确认：给出了可复核的计算过程。

评测大模型应用

准备材料：一批真实用户问题和应用回答。

为这批回答设计评测：定义 4 个评分维度，写出评分标准，抽取 20 条进行人工打分，并统计各维度的问题类型。

验收标准：评分标准清晰可复用。

常见问题：敏感数据暴露给模型

使用脱敏视图或只读账号，限制可访问的表。

常见问题：生成的 SQL 运行报错

提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。

常见问题：AI 算出的数字和报表不一致

检查口径和过滤条件，要求它输出 SQL 或公式逐步复核。

概念补充：文本转 SQL

把自然语言问题转换为数据库查询语句。

概念补充：评测集

用于反复检验模型或应用效果的标准问题集合。

适合人群：咨询顾问

咨询顾问可以用 Phoenix 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 Phoenix 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

适合人群：财务人员

财务人员可以用 Phoenix 处理单据识别录入、报表说明与分析等工作。需要注意：财务数据属于敏感信息，优先使用企业版或本地方案，结果需复核。

使用提醒

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Phoenix 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。