クイックスタート: LLM の入力と出力を追跡する

トレーシングを追加して、 LLM アプリのデバッグを開始しましょう。

コードにトレーシングを追加して、Weave で LLM コールを追跡する方法を学びましょう。このクイックスタートでは、OpenAI へのリクエストをトレースし、Weave UI で結果を確認する手順を説明します。

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学習内容：

このガイドでは以下の方法を説明します：

• コード内での Weave のインポートと設定
• weave.op デコレータを使用したコードの追跡
• Weave UI での Traces の表示

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Prerequisites

• A W&B account
• Python 3.8+ or Node.js 18+
• Required packages installed:
  • Python: pip install weave openai
  • TypeScript: npm install weave openai
• An OpenAI API key set as an environment variable

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新しいプロジェクトへのトレースのログ記録

コードの追跡を開始し、Weave にトレースをログ記録するには、以下の手順に従います。

1. weave ライブラリをコードにインポートします。
2. コード内で weave.init('your_wb_team/project_name') を呼び出し、トラッキング情報を W&B の Teams および Projects に送信します。チームを設定しない場合、トレースは デフォルトチーム に送信されます。指定したプロジェクトがチーム内に存在しない場合、Weave が自動的に作成します。
3. 追跡したい特定の関数に @weave.op() デコレータ を追加します。Weave はサポートされている LLM へのコールを自動的に追跡しますが、Weave デコレータを追加することで、特定の関数の入力、出力、およびコードを追跡できるようになります。TypeScript では、weave.op(your_function) という構文を使用します。

以下のサンプルコードは、OpenAI にリクエストを送信し（OpenAI APIキー が必要）、Weave がそのリクエストのトレーシング情報を記録します。このリクエストでは、OpenAI モデルに対して入力から恐竜の名前を抽出し、それぞれの恐竜の食性（草食か肉食か）を特定するように指示します。

以下のサンプルコードを実行して、Weave で最初のプロジェクトを追跡してみましょう。

Python

# Weaveライブラリをインポートします
import weave
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

# Weaveはこの関数の入力、出力、およびコードを自動的に追跡します
@weave.op()
def extract_dinos(sentence: str) -> dict:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": """In JSON format extract a list of `dinosaurs`, with their `name`,
their `common_name`, and whether its `diet` is a herbivore or carnivore"""
            },
            {
                "role": "user",
                "content": sentence
            }
            ],
            response_format={ "type": "json_object" }
        )
    return response.choices[0].message.content

# Weaveを初期化し、データをログ記録するチームとプロジェクトを設定します
weave.init('your-team/traces-quickstart')

sentence = """I watched as a Tyrannosaurus rex (T. rex) chased after a Triceratops (Trike), \
both carnivore and herbivore locked in an ancient dance. Meanwhile, a gentle giant \
Brachiosaurus (Brachi) calmly munched on treetops, blissfully unaware of the chaos below."""

result = extract_dinos(sentence)
print(result)

TypeScript

// Weaveライブラリをインポートします
import * as weave from 'weave';
import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI();

// Weaveはこの関数の入力、出力、およびコードを自動的に追跡します  
async function extractDinos(input: string) {
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: `In JSON format extract a list of 'dinosaurs', with their 'name', their 'common_name', and whether its 'diet' is a herbivore or carnivore: ${input}`,
      },
    ],
  });
  return response.choices[0].message.content;
}
const extractDinosOp = weave.op(extractDinos);

async function main() {

  // Weaveを初期化し、データをログ記録するチームとプロジェクトを設定します
  await weave.init('your-team/traces-quickstart');

  const result = await extractDinosOp(
    'I watched as a Tyrannosaurus rex (T. rex) chased after a Triceratops (Trike), both carnivore and herbivore locked in an ancient dance. Meanwhile, a gentle giant Brachiosaurus (Brachi) calmly munched on treetops, blissfully unaware of the chaos below.'
  );
  console.log(result);
}

main();

extract_dinos 関数を呼び出すと、Weave はターミナルにトレースを表示するためのリンクを出力します。出力は以下のようになります。

weave:  $ pip install weave --upgrade
weave: Logged in as Weights & Biases user: example-username.
weave: View Weave data at https://wandb.ai/your-team/traces-quickstart/weave
weave: 🍩 https://wandb.ai/your-team/traces-quickstart/r/call/019ae171-7f32-7c96-8b42-931a32f900b7
{
  "dinosaurs": [
    {
      "name": "Tyrannosaurus rex",
      "common_name": "T. rex",
      "diet": "carnivore"
    },
    {
      "name": "Triceratops",
      "common_name": "Trike",
      "diet": "herbivore"
    },
    {
      "name": "Brachiosaurus",
      "common_name": "Brachi",
      "diet": "herbivore"
    }
  ]
}

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プロジェクト内でのアプリケーションのトレース確認

ターミナルのリンクをクリックするか、ブラウザに貼り付けて Weave UI を開きます。Weave UI の Traces パネルでトレースをクリックすると、入力、出力、レイテンシ、トークン使用量などのデータを確認できます。

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Traces についての詳細

• 関数のデコレートと呼び出し情報の取得方法 について詳しく学ぶ。
• Playground を試して、ログ記録されたトレースで異なるモデルをテストする。
• インテグレーションを探索する。Weave は、OpenAI、Anthropic、その他多くの LLM ライブラリへのコールを自動的に追跡します。お使いの LLM ライブラリが現在インテグレーションに含まれていない場合でも、@weave.op() でラップすることで、他の LLM ライブラリやフレームワークへのコールを簡単に追跡できます。

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次のステップ

アプリケーションの評価を開始する 方法を確認し、次に RAG アプリケーションを評価する 方法を確認してください。