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# Index

<Info>
  期間限定で、新しいW\&B Inferenceサービスが無料枠に含まれています。W\&B InferenceはAPIとWeave Playgroundを通じて、主要なオープンソース基盤モデルへのアクセスを提供します。

  * [開発者ドキュメント](./guides/integrations/inference)
  * [製品ページ](https://wandb.ai/site/inference)
</Info>

Weights & Biases（W\&B）Weaveは、LLMベースのアプリケーションの追跡、実験、評価、デプロイ、改善のためのフレームワークです。柔軟性とスケーラビリティを考慮して設計されたWeaveは、LLMアプリケーション開発ワークフローのあらゆる段階をサポートします：

* **トレーシングとモニタリング**：LLM呼び出しとアプリケーションロジックを追跡して、本番システムのデバッグと分析を行います。
* **体系的な反復**：プロンプト、データセット、モデルを改良し反復します。
* **実験**：LLM Playgroundで異なるモデルやプロンプトを試します。
* **評価**：カスタムまたは事前構築されたスコアラーを比較ツールと共に使用して、アプリケーションのパフォーマンスを体系的に評価し向上させます。
* **ガードレール**：コンテンツモデレーション、プロンプトの安全性などのための事前および事後のセーフガードでアプリケーションを保護します。

以下を通じて既存の開発スタックとWeaveを統合します：

* [Python SDK](./reference/python-sdk/weave/index)
* [TypeScript SDK](./reference/typescript-sdk/weave/README)
* [サービスAPI](./reference/service-api/index)

Weaveは多数のLLMプロバイダー、ローカルモデル、フレームワーク、プロトコル、およびサードパーティサービスをサポートしています。

## はじめに

Weaveは初めてですか？[Pythonクイックスタート](./quickstart)またはTypeScriptクイックスタートでWeaveをセットアップして使い始めましょう。

## 高度なガイド

高度なトピックについて詳しく学びましょう：

* **統合**：人気のあるLLMプロバイダー、ローカルモデル、フレームワーク、およびサードパーティサービスとWeaveを使用します。
* **[クックブック](/ja/cookbooks/Intro_to_Weave_Hello_Trace)**：PythonとTypeScriptを使用してWeaveで構築します。チュートリアルはインタラクティブなノートブックとして利用できます。
* **W\&B AIアカデミー**：高度なRAGシステムの構築、LLMプロンプトの改善、LLMの微調整などを行います。