Verdict

Weave는 Verdict Python library를 통해 이루어지는 모든 call을 손쉽게 추적하고 로깅할 수 있도록 설계되었습니다. AI 평가 파이프라인을 다룰 때 디버깅은 매우 중요합니다. 파이프라인의 step이 실패하거나, 출력이 예상과 다르거나, 중첩된 오퍼레이션으로 인해 혼란이 생기면 문제 지점을 정확히 파악하기 어려울 수 있습니다. Verdict 애플리케이션은 여러 파이프라인 step, judge, transformation으로 구성되는 경우가 많기 때문에, 평가 워크플로의 내부 동작을 이해하는 것이 매우 중요합니다. Weave는 Verdict 애플리케이션의 트레이스를 자동으로 수집해 이 과정을 단순화합니다. 이를 통해 파이프라인 성능을 모니터링하고 분석할 수 있으므로, AI 평가 워크플로를 더 쉽게 디버깅하고 최적화할 수 있습니다.

시작하기

시작하려면 스크립트 시작 부분에서 weave.init(project=...)를 호출하세요. project 인수를 사용해 team-name/project-name 형식으로 특정 W&B Teams 이름에 로그를 기록하거나, project-name을 사용해 기본 Teams/entity에 로그를 기록할 수 있습니다.

import weave
from verdict import Pipeline
from verdict.common.judge import JudgeUnit
from verdict.schema import Schema

# 프로젝트 이름으로 Weave 초기화
weave.init("verdict_demo")

# 단순한 평가 파이프라인 생성
pipeline = Pipeline()
pipeline = pipeline >> JudgeUnit().prompt("Rate the quality of this text: {source.text}")

# 샘플 데이터 생성
data = Schema.of(text="This is a sample text for evaluation.")

# 파이프라인 실행 - 자동으로 트레이스됩니다
output = pipeline.run(data)

print(output)

call 메타데이터 추적

Verdict 파이프라인 call의 메타데이터를 추적하려면 weave.attributes 컨텍스트 관리자를 사용할 수 있습니다. 이 컨텍스트 관리자를 사용하면 파이프라인 run이나 evaluation 배치와 같은 특정 코드 블록에 맞춤형 메타데이터를 설정할 수 있습니다.

import weave
from verdict import Pipeline
from verdict.common.judge import JudgeUnit
from verdict.schema import Schema

# 프로젝트 이름으로 Weave 초기화
weave.init("verdict_demo")

pipeline = Pipeline()
pipeline = pipeline >> JudgeUnit().prompt("Evaluate sentiment: {source.text}")

data = Schema.of(text="I love this product!")

with weave.attributes({"evaluation_type": "sentiment", "batch_id": "batch_001"}):
    output = pipeline.run(data)

print(output)

Weave는 Verdict 파이프라인 call의 트레이스에 메타데이터를 자동으로 기록합니다. Weave 웹 인터페이스에서 이 메타데이터를 볼 수 있습니다.

트레이스

AI 평가 파이프라인의 트레이스를 중앙 데이터베이스에 저장하는 것은 개발 단계와 프로덕션 단계 모두에서 매우 중요합니다. 이러한 트레이스는 유용한 데이터셋을 제공하므로, 평가 워크플로를 디버깅하고 개선하는 데 필수적입니다. Weave는 Verdict 애플리케이션의 트레이스를 자동으로 캡처합니다. Verdict 라이브러리를 통해 이루어지는 모든 call을 추적하고 로깅하며, 여기에는 다음이 포함됩니다:

파이프라인 실행 step
Judge 단위 평가
레이어 변환
풀링 오퍼레이션
맞춤형 단위 및 변환

Weave 웹 인터페이스에서 트레이스를 확인할 수 있으며, 여기에는 파이프라인 실행의 계층적 구조가 표시됩니다.

파이프라인 트레이싱 예시

다음은 Weave가 중첩된 파이프라인 오퍼레이션을 트레이스하는 방식을 보여주는 좀 더 복잡한 예시입니다.

import weave
from verdict import Pipeline, Layer
from verdict.common.judge import JudgeUnit
from verdict.transform import MeanPoolUnit
from verdict.schema import Schema

# 프로젝트 이름으로 Weave 초기화
weave.init("verdict_demo")

# 여러 step로 구성된 복잡한 파이프라인 생성
pipeline = Pipeline()
pipeline = pipeline >> Layer([
    JudgeUnit().prompt("Rate coherence: {source.text}"),
    JudgeUnit().prompt("Rate relevance: {source.text}"),
    JudgeUnit().prompt("Rate accuracy: {source.text}")
], 3)
pipeline = pipeline >> MeanPoolUnit()

# 샘플 데이터
data = Schema.of(text="This is a comprehensive evaluation of text quality across multiple dimensions.")

# 파이프라인 실행 - 모든 오퍼레이션이 트레이스됩니다
result = pipeline.run(data)

print(f"Average score: {result}")

이렇게 하면 다음 내용을 보여주는 상세한 트레이스가 생성됩니다:

메인 Pipeline 실행
Layer 내 각 JudgeUnit 평가
MeanPoolUnit 집계 step
각 오퍼레이션의 타이밍 정보

설정

weave.init()를 호출하면 Verdict 파이프라인에서 트레이싱이 자동으로 활성화됩니다. 이 인테그레이션은 Pipeline.__init__() 메서드를 패치해 모든 트레이스 데이터를 Weave로 전달하는 VerdictTracer를 주입하는 방식으로 작동합니다. 추가 설정은 필요하지 않습니다. Weave가 자동으로 다음을 수행합니다:

모든 파이프라인 오퍼레이션 캡처
실행 시간 추적
입력과 출력 기록
트레이스 계층 구조 유지
동시 파이프라인 실행 처리

맞춤형 트레이서와 Weave

애플리케이션에서 맞춤형 Verdict 트레이서를 사용 중이라면, Weave의 VerdictTracer도 함께 사용할 수 있습니다:

import weave
from verdict import Pipeline
from verdict.common.judge import JudgeUnit
from verdict.util.tracing import ConsoleTracer
from verdict.schema import Schema

# 프로젝트 이름으로 Weave를 초기화합니다
weave.init("verdict_demo")

# Verdict의 내장 트레이서를 계속 사용할 수 있습니다
console_tracer = ConsoleTracer()

# Weave(자동)와 콘솔 트레이싱을 모두 사용하는 파이프라인을 생성합니다
pipeline = Pipeline(tracer=[console_tracer])  # Weave 트레이서가 자동으로 추가됩니다
pipeline = pipeline >> JudgeUnit().prompt("Evaluate: {source.text}")

data = Schema.of(text="Sample evaluation text")

# Weave와 콘솔 모두에 트레이싱됩니다
result = pipeline.run(data)

Models 및 평가

여러 파이프라인 컴포넌트로 구성된 AI 시스템을 정리하고 평가하는 일은 까다로울 수 있습니다. weave.Model을 사용하면 프롬프트, 파이프라인 설정, 평가 매개변수와 같은 실험 세부 정보를 담아 체계적으로 정리할 수 있어, 서로 다른 반복 버전을 더 쉽게 비교할 수 있습니다. 다음 예제에서는 Verdict 파이프라인을 WeaveModel로 래핑하는 방법을 보여줍니다:

import asyncio
import weave
from verdict import Pipeline
from verdict.common.judge import JudgeUnit
from verdict.schema import Schema

# 프로젝트 이름으로 Weave를 초기화합니다
weave.init("verdict_demo")

class TextQualityEvaluator(weave.Model):
    judge_prompt: str
    pipeline_name: str

    @weave.op()
    async def predict(self, text: str) -> dict:
        pipeline = Pipeline(name=self.pipeline_name)
        pipeline = pipeline >> JudgeUnit().prompt(self.judge_prompt)

        data = Schema.of(text=text)
        result = pipeline.run(data)

        return {
            "text": text,
            "quality_score": result.score if hasattr(result, 'score') else result,
            "evaluation_prompt": self.judge_prompt
        }

model = TextQualityEvaluator(
    judge_prompt="Rate the quality of this text on a scale of 1-10: {source.text}",
    pipeline_name="text_quality_evaluator"
)

text = "This is a well-written and informative piece of content that provides clear value to readers."

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

# Jupyter Notebook을 사용 중이라면 다음을 실행하세요:
# prediction = await model.predict(text)

print(prediction)

이 코드는 Weave UI에서 파이프라인 구조와 평가 결과를 모두 확인할 수 있도록, 시각화 가능한 모델을 생성합니다.

평가

평가는 평가 파이프라인 자체의 성능을 측정하는 데 도움이 됩니다. weave.Evaluation 클래스를 사용하면 특정 작업이나 데이터셋에서 Verdict 파이프라인이 얼마나 잘 동작하는지 파악할 수 있습니다:

import asyncio
import weave
from verdict import Pipeline
from verdict.common.judge import JudgeUnit
from verdict.schema import Schema

# Weave 초기화
weave.init("verdict_demo")

# 평가 모델 생성
class SentimentEvaluator(weave.Model):
    @weave.op()
    async def predict(self, text: str) -> dict:
        pipeline = Pipeline()
        pipeline = pipeline >> JudgeUnit().prompt(
            "Classify sentiment as positive, negative, or neutral: {source.text}"
        )

        data = Schema.of(text=text)
        result = pipeline.run(data)

        return {"sentiment": result}

# 테스트 데이터
texts = [
    "I love this product, it's amazing!",
    "This is terrible, worst purchase ever.",
    "The weather is okay today."
]
labels = ["positive", "negative", "neutral"]

examples = [
    {"id": str(i), "text": texts[i], "target": labels[i]}
    for i in range(len(texts))
]

# 점수 산출 함수
@weave.op()
def sentiment_accuracy(target: str, output: dict) -> dict:
    predicted = output.get("sentiment", "").lower()
    return {"correct": target.lower() in predicted}

model = SentimentEvaluator()

evaluation = weave.Evaluation(
    dataset=examples,
    scorers=[sentiment_accuracy],
)

scores = asyncio.run(evaluation.evaluate(model))
# Jupyter Notebook에서 실행하는 경우:
# scores = await evaluation.evaluate(model)

print(scores)

이렇게 하면 다양한 테스트 케이스에서 Verdict 파이프라인의 수행 방식을 보여주는 평가 트레이스가 생성됩니다.

모범 사례

성능 모니터링

Weave는 모든 파이프라인 오퍼레이션의 실행 시간 정보를 자동으로 캡처합니다. 이 정보를 바탕으로 성능 병목 지점을 파악할 수 있습니다:

import weave
from verdict import Pipeline, Layer
from verdict.common.judge import JudgeUnit
from verdict.schema import Schema

weave.init("verdict_demo")

# 성능 변동이 있을 수 있는 파이프라인 생성
pipeline = Pipeline()
pipeline = pipeline >> Layer([
    JudgeUnit().prompt("Quick evaluation: {source.text}"),
    JudgeUnit().prompt("Detailed analysis: {source.text}"),  # 더 느릴 수 있음
], 2)

data = Schema.of(text="Sample text for performance testing")

# 타이밍 패턴 확인을 위해 여러 번 실행
for i in range(3):
    with weave.attributes({"run_number": i}):
        result = pipeline.run(data)

오류 처리

Weave는 파이프라인 실행 중 발생하는 예외를 자동으로 캡처합니다:

import weave
from verdict import Pipeline
from verdict.common.judge import JudgeUnit
from verdict.schema import Schema

weave.init("verdict_demo")

pipeline = Pipeline()
pipeline = pipeline >> JudgeUnit().prompt("Process: {source.invalid_field}")  # 이 코드는 오류를 발생시킵니다

data = Schema.of(text="Sample text")

try:
    result = pipeline.run(data)
except Exception as e:
    print(f"Pipeline failed: {e}")
    # 오류 세부 정보는 Weave 트레이스에 캡처됩니다

Weave를 Verdict와 통합하면 AI 평가 파이프라인 전반을 포괄적으로 관측할 수 있어 평가 워크플로를 디버그하고 최적화하며 이해하기가 더 쉬워집니다.

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