Langchain

Weave는 LangChain Python library를 통해 이루어진 모든 호출을 쉽게 추적하고 로깅할 수 있도록 설계되었습니다. LLM으로 작업할 때 디버깅은 불가피합니다. 모델 호출이 실패하거나, 출력 형식이 잘못되거나, 중첩된 모델 호출이 혼란을 야기하는 경우 문제를 정확히 파악하는 것이 어려울 수 있습니다. LangChain 애플리케이션은 종종 여러 단계와 LLM 호출로 구성되어 있어 체인과 에이전트의 내부 작동 방식을 이해하는 것이 중요합니다. Weave는 LangChain 애플리케이션에 대한 추적을 자동으로 캡처하여 이 과정을 단순화합니다. 이를 통해 애플리케이션의 성능을 모니터링하고 분석할 수 있어 LLM 워크플로우를 더 쉽게 디버깅하고 최적화할 수 있습니다.

시작하기

시작하려면 스크립트 시작 부분에서 간단히 weave.init()를 호출하세요. weave.init()의 인수는 추적을 구성하는 데 도움이 되는 프로젝트 이름입니다.

import weave
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Initialize Weave with your project name
# highlight-next-line
weave.init("langchain_demo")

llm = ChatOpenAI()
prompt = PromptTemplate.from_template("1 + {number} = ")

llm_chain = prompt | llm

output = llm_chain.invoke({"number": 2})

print(output)

호출 메타데이터 추적

LangChain 호출의 메타데이터를 추적하려면 weave.attributes 컨텍스트 관리자를 사용할 수 있습니다. 이 컨텍스트 관리자를 사용하면 체인이나 단일 요청과 같은 특정 코드 블록에 대한 사용자 정의 메타데이터를 설정할 수 있습니다.

import weave
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Initialize Weave with your project name
# highlight-next-line
weave.init("langchain_demo")

llm = ChatOpenAI()
prompt = PromptTemplate.from_template("1 + {number} = ")

llm_chain = prompt | llm

# highlight-next-line
with weave.attributes({"my_awesome_attribute": "value"}):
    output = llm_chain.invoke()

print(output)

Weave는 LangChain 호출의 추적에 대해 메타데이터를 자동으로 추적합니다. 아래와 같이 Weave 웹 인터페이스에서 메타데이터를 볼 수 있습니다:

추적

개발 및 프로덕션 단계에서 LLM 애플리케이션의 추적을 중앙 데이터베이스에 저장하는 것이 중요합니다. 이러한 추적은 가치 있는 데이터셋을 제공하여 애플리케이션을 디버깅하고 개선하는 데 필수적입니다. Weave는 LangChain 애플리케이션에 대한 추적을 자동으로 캡처합니다. 프롬프트 템플릿, 체인, LLM 호출, 도구 및 에이전트 단계를 포함하여 LangChain 라이브러리를 통해 이루어진 모든 호출을 추적하고 로깅합니다. Weave 웹 인터페이스에서 추적을 볼 수 있습니다.

수동으로 호출 추적하기

자동 추적 외에도 WeaveTracer 콜백이나 weave_tracing_enabled 컨텍스트 관리자를 사용하여 수동으로 호출을 추적할 수 있습니다. 이러한 방법은 LangChain 애플리케이션의 개별 부분에서 요청 콜백을 사용하는 것과 유사합니다. Note: Weave는 기본적으로 Langchain Runnables를 추적하며 이는 weave.init()를 호출할 때 활성화됩니다. 환경 변수 WEAVE_TRACE_LANGCHAIN를 "false"로 설정하여 weave.init()를 호출하기 전에 이 동작을 비활성화할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션의 특정 체인이나 개별 요청의 추적 동작을 제어할 수 있습니다.

Using `WeaveTracer`

You can pass the WeaveTracer callback to individual LangChain components to trace specific requests.

import os

os.environ["WEAVE_TRACE_LANGCHAIN"] = "false" # <- explicitly disable global tracing.

from weave.integrations.langchain import WeaveTracer
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
import weave

# Initialize Weave with your project name
# highlight-next-line
weave.init("langchain_demo")  # <-- we don't enable tracing here because the env var is explicitly set to `false`

# highlight-next-line
weave_tracer = WeaveTracer()

# highlight-next-line
config = {"callbacks": [weave_tracer]}

llm = ChatOpenAI()
prompt = PromptTemplate.from_template("1 + {number} = ")

llm_chain = prompt | llm

# highlight-next-line
output = llm_chain.invoke({"number": 2}, config=config) # <-- this enables tracing only for this chain invoke.

llm_chain.invoke({"number": 4})  # <-- this will not have tracing enabled for langchain calls but openai calls will still be traced

Using `weave_tracing_enabled` Context Manager

Alternatively, you can use the weave_tracing_enabled context manager to enable tracing for specific blocks of code.

import os

os.environ["WEAVE_TRACE_LANGCHAIN"] = "false" # <- explicitly disable global tracing.

from weave.integrations.langchain import weave_tracing_enabled
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
import weave

# Initialize Weave with your project name
# highlight-next-line
weave.init("langchain_demo")  # <-- we don't enable tracing here because the env var is explicitly set to `false`

llm = ChatOpenAI()
prompt = PromptTemplate.from_template("1 + {number} = ")

llm_chain = prompt | llm

# highlight-next-line
with weave_tracing_enabled():  # <-- this enables tracing only for this chain invoke.
    output = llm_chain.invoke({"number": 2})


llm_chain.invoke({"number": 4})  # <-- this will not have tracing enabled for langchain calls but openai calls will still be traced

구성

Upon calling weave.init, tracing is enabled by setting the environment variable WEAVE_TRACE_LANGCHAIN를 "true"로 설정하여 추적이 활성화됩니다. 이를 통해 Weave는 LangChain 애플리케이션에 대한 추적을 자동으로 캡처할 수 있습니다. 이 동작을 비활성화하려면 환경 변수를 "false"로 설정하세요.

LangChain 콜백과의 관계

자동 로깅

The automatic logging provided by weave.init()는 LangChain 애플리케이션의 모든 구성 요소에 생성자 콜백을 전달하는 것과 유사합니다. 이는 프롬프트 템플릿, 체인, LLM 호출, 도구 및 에이전트 단계를 포함한 모든 상호 작용이 전체 애플리케이션에서 전역적으로 추적된다는 것을 의미합니다.

수동 로깅

수동 로깅 방법(WeaveTracer와 weave_tracing_enabled)은 LangChain 애플리케이션의 개별 부분에서 요청 콜백을 사용하는 것과 유사합니다. 이러한 방법은 애플리케이션의 어떤 부분이 추적되는지에 대한 더 세밀한 제어를 제공합니다:

생성자 콜백: 전체 체인이나 구성 요소에 적용되어 모든 상호 작용을 일관되게 로깅합니다.
요청 콜백:특정 요청에 적용되어 특정 호출에 대한 상세한 추적을 가능하게 합니다.

Weave를 LangChain과 통합함으로써 LLM 애플리케이션의 포괄적인 로깅 및 모니터링을 보장하여 디버깅과 성능 최적화를 용이하게 할 수 있습니다. 더 자세한 정보는 다음을 참조하세요 LangChain 문서.

모델 및 평가

다양한 사용 사례에 대한 애플리케이션에서 LLM을 구성하고 평가하는 것은 프롬프트, 모델 구성, 추론 매개변수와 같은 여러 구성 요소가 있어 어렵습니다. weave.Model를 사용하면 시스템 프롬프트나 사용하는 모델과 같은 실험 세부 정보를 캡처하고 구성하여 다양한 반복을 비교하기 쉽게 만들 수 있습니다. 다음 예제는 Langchain 체인을 WeaveModel로 래핑하는 방법을 보여줍니다:

import json
import asyncio

import weave

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Initialize Weave with your project name
# highlight-next-line
weave.init("langchain_demo")

# highlight-next-line
class ExtractFruitsModel(weave.Model):
    model_name: str
    prompt_template: str

# highlight-next-line
    @weave.op()
    async def predict(self, sentence: str) -> dict:
        llm = ChatOpenAI(model=self.model_name, temperature=0.0)
        prompt = PromptTemplate.from_template(self.prompt_template)

        llm_chain = prompt | llm
        response = llm_chain.invoke({"sentence": sentence})
        result = response.content

        if result is None:
            raise ValueError("No response from model")
        parsed = json.loads(result)
        return parsed

model = ExtractFruitsModel(
    model_name="gpt-3.5-turbo-1106",
    prompt_template='Extract fields ("fruit": <str>, "color": <str>, "flavor": <str>) from the following text, as json: {sentence}',
)
sentence = "There are many fruits that were found on the recently discovered planet Goocrux. There are neoskizzles that grow there, which are purple and taste like candy."

prediction = asyncio.run(model.predict(sentence))

# if you're in a Jupyter Notebook, run:
# prediction = await model.predict(sentence)

print(prediction)

이 코드는 Weave UI에서 시각화할 수 있는 모델을 생성합니다:

Weave Models를 serve, 및 Evaluations와 함께 사용할 수도 있습니다.

평가

평가는 모델의 성능을 측정하는 데 도움이 됩니다. weave.Evaluation 클래스를 사용하면 모델이 특정 작업이나 데이터셋에서 얼마나 잘 수행되는지 캡처하여 다양한 모델과 애플리케이션의 반복을 비교하기 쉽게 만들 수 있습니다. 다음 예제는 우리가 생성한 모델을 평가하는 방법을 보여줍니다:


from weave.scorers import MultiTaskBinaryClassificationF1

sentences = [
    "There are many fruits that were found on the recently discovered planet Goocrux. There are neoskizzles that grow there, which are purple and taste like candy.",
    "Pounits are a bright green color and are more savory than sweet.",
    "Finally, there are fruits called glowls, which have a very sour and bitter taste which is acidic and caustic, and a pale orange tinge to them.",
]
labels = [
    {"fruit": "neoskizzles", "color": "purple", "flavor": "candy"},
    {"fruit": "pounits", "color": "bright green", "flavor": "savory"},
    {"fruit": "glowls", "color": "pale orange", "flavor": "sour and bitter"},
]
examples = [
    {"id": "0", "sentence": sentences[0], "target": labels[0]},
    {"id": "1", "sentence": sentences[1], "target": labels[1]},
    {"id": "2", "sentence": sentences[2], "target": labels[2]},
]

@weave.op()
def fruit_name_score(target: dict, output: dict) -> dict:
    return {"correct": target["fruit"] == output["fruit"]}


evaluation = weave.Evaluation(
    dataset=examples,
    scorers=[
        MultiTaskBinaryClassificationF1(class_names=["fruit", "color", "flavor"]),
        fruit_name_score,
    ],
)
scores = asyncio.run(evaluation.evaluate(model)))
# if you're in a Jupyter Notebook, run:
# scores = await evaluation.evaluate(model)

print(scores)

이 코드는 Weave UI에서 시각화할 수 있는 평가 추적을 생성합니다:

Weave를 Langchain과 통합함으로써 LLM 애플리케이션의 포괄적인 로깅 및 모니터링을 보장하여 디버깅과 성능 최적화를 용이하게 할 수 있습니다.

알려진 문제

비동기 호출 추적 - Langchain의 AsyncCallbackManager 구현에 버그가 있어 비동기 호출이 올바른 순서로 추적되지 않습니다. 이를 수정하기 위해 PR을 제출했습니다. 따라서 Langchain Runnables에서 ainvoke, astream 및 abatch 메서드를 사용할 때 추적에서 호출 순서가 정확하지 않을 수 있습니다.

Introduction

Iteration

Evaluation

Productionization

Integrations

Enterprise

Tools & Resources

시작하기

호출 메타데이터 추적

추적

수동으로 호출 추적하기

Using `WeaveTracer`

Using `weave_tracing_enabled` Context Manager

구성

LangChain 콜백과의 관계

자동 로깅

수동 로깅

모델 및 평가

평가

알려진 문제

Introduction

Iteration

Evaluation

Productionization

Integrations

Enterprise

Tools & Resources

​시작하기

​호출 메타데이터 추적

​추적

​수동으로 호출 추적하기

​Using WeaveTracer

​Using weave_tracing_enabled Context Manager

​구성

​LangChain 콜백과의 관계

​자동 로깅

​수동 로깅

​모델 및 평가

​평가

​알려진 문제

시작하기

호출 메타데이터 추적

추적

수동으로 호출 추적하기

Using `WeaveTracer`

Using `weave_tracing_enabled` Context Manager

구성

LangChain 콜백과의 관계

자동 로깅

수동 로깅

모델 및 평가

평가

알려진 문제