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코드에 트레이싱을 추가해 Weave로 LLM call을 추적하는 방법을 알아보세요. 이 퀵스타트에서는 OpenAI로 보내는 요청을 트레이스하고 Weave UI에서 결과를 확인하는 방법을 안내합니다.

배울 내용:

이 가이드에서는 다음 방법을 설명합니다:
  • 코드에 Weave를 임포트하고 설정하기
  • weave.op 데코레이터를 사용해 코드를 추적하기
  • Weave UI에서 트레이스 보기

사전 요구 사항

  • W&B 계정
  • Python 3.8+ 또는 Node.js 18+
  • 필수 패키지가 설치되어 있어야 합니다:
    • Python: pip install weave openai
    • TypeScript: npm install weave openai
  • OpenAI API 키를 환경 변수로 설정해야 합니다

새 프로젝트에 트레이스 기록하기

코드 추적을 시작하고 Weave에 트레이스를 기록하려면 다음 단계를 따르세요.
  1. 코드에 weave 라이브러리를 임포트합니다.
  2. 코드에서 weave.init('your_wb_team/project_name')를 호출하여 추적 정보를 W&B 프로젝트로 보냅니다. 팀을 설정하지 않으면 트레이스는 기본 팀으로 전송됩니다. 지정한 프로젝트가 팀에 없으면 Weave가 자동으로 생성합니다.
  3. 추적하려는 특정 함수에 @weave.op() 데코레이터를 추가합니다. Weave는 지원되는 LLM에 대한 call을 자동으로 추적하지만, Weave 데코레이터를 추가하면 특정 함수의 입력, 출력, 코드도 추적할 수 있습니다. TypeScript에서 데코레이터는 다음 구문을 사용합니다: weave.op(your_function)
다음 예제 코드는 OpenAI에 요청을 보내고(OpenAI API 키 필요), Weave는 해당 요청의 트레이싱 정보를 기록합니다. 이 요청은 OpenAI 모델에 입력에서 공룡 이름을 추출하고 각 공룡의 식성(초식 또는 육식)을 식별하도록 합니다. 다음 예제 코드를 실행해 Weave로 첫 번째 프로젝트를 추적하세요:
extract_dinos 함수를 호출하면 Weave는 터미널에 트레이스를 확인할 수 있는 링크를 출력합니다. 출력은 다음과 같습니다:

프로젝트에서 애플리케이션 트레이스 확인하기

터미널의 링크를 클릭하거나 브라우저에 붙여넣어 Weave UI를 여세요. Weave UI의 Traces 패널에서 트레이스를 클릭하면 입력, 출력, 지연 시간, token 사용량 등의 데이터를 볼 수 있습니다. Weave Trace Outputs 1

트레이스에 대해 더 알아보기

다음 단계

앱 평가 시작하기를 먼저 살펴본 다음, RAG 애플리케이션 평가 방법을 확인하세요.