Documentation Index
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トレース (Tracing)
開発中およびプロダクション環境の両方で、LLM アプリケーションの トレース を中央データベースに保存することは重要です。これらの トレース は、デバッグや、アプリケーションを改善する際の 評価 に使用するトリッキーな例の データセット を構築するのに役立ちます。
Weave は openai python library の トレース を自動的にキャプチャできます。
お好みの プロジェクト 名を指定して weave.init(<project-name>) を呼び出すことで、キャプチャを開始します。OpenAI は、インポートするタイミングに関係なく自動的にパッチが適用されます。
weave.init() を呼び出す際に W&B の チーム を指定しない場合は、デフォルトの Entity が使用されます。デフォルトの Entity の確認や更新については、W&B Models ドキュメントの User Settings を参照してください。
自動パッチ適用 (Automatic Patching)
Weave は、weave.init() の前後のどちらでインポートされたかにかかわらず、OpenAI に自動的にパッチを適用します。
from openai import OpenAI
import weave
weave.init('emoji-bot') # OpenAI は自動的にパッチされます！
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are AGI. You will be provided with a message, and your task is to respond using emojis only."
},
{
"role": "user",
"content": "How are you?"
}
]
)
import weave
weave.init('emoji-bot')
weave.integrations.patch_openai() # OpenAI のトレースを有効化
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "user", "content": "Make me a emoji"}
]
)
構造化出力 (Structured Outputs)
Weave は OpenAI を使用した構造化出力もサポートしています。これは、LLM のレスポンスが特定の形式に従うようにするのに役立ちます。
from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel
import weave
class UserDetail(BaseModel):
name: str
age: int
client = OpenAI()
weave.init('extract-user-details')
completion = client.beta.chat.completions.parse(
model="gpt-4o-2024-08-06",
messages=[
{"role": "system", "content": "Extract the user details from the message."},
{"role": "user", "content": "My name is David and I am 30 years old."},
],
response_format=UserDetail,
)
user_detail = completion.choices[0].message.parsed
print(user_detail)
非同期サポート (Async Support)
Weave は OpenAI の非同期関数もサポートしています。
from openai import AsyncOpenAI
import weave
client = AsyncOpenAI()
weave.init('async-emoji-bot')
async def call_openai():
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are AGI. You will be provided with a message, and your task is to respond using emojis only."
},
{
"role": "user",
"content": "How are you?"
}
]
)
return response
# 非同期関数を呼び出す
result = await call_openai()
ストリーミングサポート (Streaming Support)
Weave は OpenAI からのストリーミングレスポンスもサポートしています。
from openai import OpenAI
import weave
client = OpenAI()
weave.init('streaming-emoji-bot')
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are AGI. You will be provided with a message, and your task is to respond using emojis only."
},
{
"role": "user",
"content": "How are you?"
}
],
stream=True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
関数呼び出しのトレース (Tracing Function Calls)
Weave は、ツールを使用する際に OpenAI によって行われる関数呼び出しも トレース します。
from openai import OpenAI
import weave
client = OpenAI()
weave.init('function-calling-bot')
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get the weather in a given location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The location to get the weather for"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "The unit to return the temperature in"
}
},
"required": ["location"]
}
}
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "What's the weather like in New York?"
}
],
tools=tools
)
print(response.choices[0].message.tool_calls)
Batch API
Weave は、複数のリクエストを処理するための OpenAI Batch API もサポートしています。
from openai import OpenAI
import weave
client = OpenAI()
weave.init('batch-processing')
# バッチファイルを作成
batch_input = [
{
"custom_id": "request-1",
"method": "POST",
"url": "/v1/chat/completions",
"body": {
"model": "gpt-4",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}]
}
},
{
"custom_id": "request-2",
"method": "POST",
"url": "/v1/chat/completions",
"body": {
"model": "gpt-4",
"messages": [{"role": "user", "content": "What's the weather like?"}]
}
}
]
# バッチを送信
batch = client.batches.create(
input_file_id="your-file-id",
endpoint="/v1/chat/completions",
completion_window="24h"
)
# バッチ結果を取得
completed_batch = client.batches.retrieve(batch.id)
Assistants API
Weave は、会話型 AI アプリケーションを構築するための OpenAI Assistants API もサポートしています。
from openai import OpenAI
import weave
client = OpenAI()
weave.init('assistant-bot')
# アシスタントを作成
assistant = client.beta.assistants.create(
name="Math Assistant",
instructions="You are a personal math tutor. Answer questions about math.",
model="gpt-4"
)
# スレッドを作成
thread = client.beta.threads.create()
# スレッドにメッセージを追加
message = client.beta.threads.messages.create(
thread_id=thread.id,
role="user",
content="What is 2+2?"
)
# アシスタントを実行
run = client.beta.threads.runs.create(
thread_id=thread.id,
assistant_id=assistant.id
)
# アシスタントのレスポンスを取得
messages = client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread.id)
コスト追跡 (Cost Tracking)
Weave は OpenAI API 呼び出しのコストを自動的に追跡します。Weave UI でコストの内訳を確認できます。
コスト追跡はすべての OpenAI モデルで利用可能であり、最新の OpenAI 料金に基づいて計算されます。
カスタム関数のトレース
@weave.op デコレータを使用することで、OpenAI を使用するカスタム関数も トレース できます。
from openai import OpenAI
import weave
client = OpenAI()
weave.init('custom-function-bot')
@weave.op
def generate_response(prompt: str) -> str:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{
"role": "user",
"content": prompt
}
]
)
return response.choices[0].message.content
# この関数呼び出しがトレースされます
result = generate_response("Hello, how are you?")
次のステップ
OpenAI の トレース 設定が完了したので、以下のことが行えます。
- Weave UI で トレース を表示する: Weave プロジェクト にアクセスして、OpenAI 呼び出しの トレース を確認します。
- 評価 を作成する: トレース を使用して 評価 用の データセット を構築します。
- パフォーマンスを監視する: レイテンシ、コスト、その他の メトリクス を追跡します。
- 問題をデバッグする: トレース を使用して、LLM アプリケーション内で何が起きているかを把握します。
これらのトピックの詳細については、評価ガイド および モニタリングガイド を参照してください。
