weave.init()
가 호출된 후 자동으로 추적하고 기록합니다.
설정 없이 Weave에서 Anthropic 모델을 실험해 보고 싶으신가요? LLM Playground를 시도해 보세요.
트레이스
개발 중이나 프로덕션 환경에서 LLM 애플리케이션의 트레이스를 중앙 데이터베이스에 저장하는 것이 중요합니다. 이러한 트레이스는 디버깅에 사용되며, 애플리케이션을 개선하는 데 도움이 되는 데이터셋으로 활용됩니다. Weave는 anthropic-sdk-python에 대한 트레이스를 자동으로 캡처합니다. 라이브러리를 평소와 같이 사용할 수 있으며,weave.init()
를 호출하여 시작하세요:

우리는 LLM 호출을 추적하기 위해 anthropic
Messages.create
메서드를 패치합니다.자신의 ops로 래핑하기
Weave ops는 실험하는 동안 코드를 자동으로 버전 관리하여 결과를 reproducible하게 만들고, 입력과 출력을 캡처합니다. 간단히@weave.op()
로 장식된 함수를 만들어 Anthropic.messages.create
를 호출하면 Weave가 입력과 출력을 추적합니다. 중첩된 예제에서 이를 어떻게 할 수 있는지 살펴보겠습니다:

더 쉬운 실험을 위해 Model
를 만드세요
움직이는 부분이 많을 때 실험을 구성하기는 어렵습니다. Model
클래스를 사용하면 시스템 프롬프트나 사용 중인 모델과 같은 앱의 실험적 세부 사항을 캡처하고 구성할 수 있습니다. 이는 앱의 다양한 반복을 구성하고 비교하는 데 도움이 됩니다.
코드 버전 관리 및 입력/출력 캡처 외에도, Model
는 애플리케이션의 동작을 제어하는 구조화된 매개변수를 캡처하여 어떤 매개변수가 가장 잘 작동했는지 쉽게 찾을 수 있게 합니다. Weave Models를 serve
, 및 Evaluation
와 함께 사용할 수도 있습니다.
아래 예제에서는 model
및 temperature
로 실험할 수 있습니다. 이 중 하나를 변경할 때마다 새로운 version의 JokerModel
를 얻게 됩니다.

도구 (함수 호출)
Anthropic은 tools 인터페이스를 제공하여 함수를 호출합니다. Weave는 이러한 함수 호출을 자동으로 추적합니다.