Documentation Index
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これはインタラクティブな ノートブック です。ローカルで実行するか、以下のリンクを使用できます:
🔑 事前準備
Weave でトレースを開始する前に、以下の準備を完了してください。
- W&B Weave SDK をインストールし、 APIキー でログインします。
- OpenAI SDK をインストールし、 APIキー でログインします。
- W&B Projects を初期化します。
# 依存関係のインストールとインポート
!pip install wandb weave openai -q
import json
import os
from getpass import getpass
from openai import OpenAI
import weave
# 🔑 APIキーの設定
# このセルを実行すると `getpass` によりAPIキーの入力が求められ、ターミナルには表示されません。
#####
print("---")
print(
"W&B APIキーをこちらで作成してください: https://wandb.ai/settings#apikeys"
)
os.environ["WANDB_API_KEY"] = getpass("W&B APIキーを入力してください: ")
print("---")
print("OpenAI APIキーはこちらで生成できます: https://platform.openai.com/api-keys")
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass("OpenAI APIキーを入力してください: ")
print("---")
#####
# 🏠 W&B プロジェクト名を入力してください
weave_client = weave.init("MY_PROJECT_NAME") # 🐝 あなたの W&B プロジェクト名
🐝 最初のトレースを実行する
以下の コード サンプルは、 @weave.op デコレータを使用して Weave でトレースをキャプチャし、可視化する方法を示しています。ここでは、OpenAI の GPT-4o にプロンプトを送信し、文章から構造化 データ (果物、色、味)を抽出する extract_fruit という関数を定義しています。関数に @weave.op をデコレートすることで、Weave は入力、出力、中間ステップを含む関数の実行を自動的に追跡します。サンプル文章で関数が呼び出されると、完全なトレースが保存され、 Weave UI で確認できるようになります。
@weave.op() # 🐝 リクエストを追跡するためのデコレータ
def extract_fruit(sentence: str) -> dict:
client = OpenAI()
system_prompt = (
"Parse sentences into a JSON dict with keys: fruit, color and flavor."
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": sentence},
],
temperature=0.7,
response_format={"type": "json_object"},
)
extracted = response.choices[0].message.content
return json.loads(extracted)
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."
extract_fruit(sentence)
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