이것은 인터랙티브 노트북입니다. 로컬에서 실행하거나 아래 링크를 사용할 수 있습니다:

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Service API를 사용하여 트레이스 로깅 및 쿼리하기

다음 가이드에서는 Weave Service API를 사용하여 트레이스를 로깅하는 방법을 배우게 됩니다. 구체적으로, Service API를 사용하여 다음을 수행합니다:
  1. 간단한 LLM 호출 및 응답의 모의 데이터를 만들고 Weave에 로깅합니다.
  2. 더 복잡한 LLM 호출 및 응답의 모의 데이터를 만들고 Weave에 로깅합니다.
  3. 로깅된 트레이스에 대한 샘플 조회 쿼리를 실행합니다.
로깅된 트레이스 보기 이 가이드에서 코드를 실행할 때 생성된 모든 Weave 트레이스는 Traces 탭에서 Weave 프로젝트(team_id\project_id로 지정됨)로 이동하여 트레이스 이름을 선택하면 볼 수 있습니다.
시작하기 전에 사전 요구사항

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Prerequisites: Set variables and endpoints

다음 코드는 Service API에 접근하는 데 사용될 URL 엔드포인트를 설정합니다: 또한 다음 변수를 설정해야 합니다:
  • project_id: 트레이스를 로깅할 W&B 프로젝트의 이름입니다.
  • team_id: W&B 팀 이름입니다.
  • wandb_token: 귀하의 W&B 인증 토큰입니다.
import datetime
import json

import requests

# Headers and URLs
headers = {"Content-Type": "application/json"}
url_start = "https://trace.wandb.ai/call/start"
url_end = "https://trace.wandb.ai/call/end"
url_stream_query = "https://trace.wandb.ai/calls/stream_query"

# W&B variables
team_id = ""
project_id = ""
wandb_token = ""

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간단한 트레이스

다음 섹션에서는 간단한 트레이스를 만드는 과정을 안내합니다.
  1. 간단한 트레이스 시작하기
  2. 간단한 트레이스 종료하기

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간단한 트레이스 시작하기

다음 코드는 샘플 LLM 호출을 생성하고payload_start 엔드포인트를 사용하여 Weave에 로깅합니다. url_start 객체는 OpenAI의 payload_start 호출을 모방하며 쿼리는 gpt-4o 입니다Why is the sky blue?. 성공하면 이 코드는 트레이스가 시작되었음을 나타내는 메시지를 출력합니다: 
Call started. ID: 01939cdc-38d2-7d61-940d-dcca0a56c575, Trace ID: 01939cdc-38d2-7d61-940d-dcd0e76c5f34
python
## ------------
## Start trace
## ------------
payload_start = {
    "start": {
        "project_id": f"{team_id}/{project_id}",
        "op_name": "simple_trace",
        "started_at": datetime.datetime.now().isoformat(),
        "inputs": {
            # Use this "messages" style to generate the chat UI in the expanded trace.
            "messages": [{"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"}],
            "model": "gpt-4o",
        },
        "attributes": {},
    }
}
response = requests.post(
    url_start, headers=headers, json=payload_start, auth=("api", wandb_token)
)
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    call_id = data.get("id")
    trace_id = data.get("trace_id")
    print(f"Call started. ID: {call_id}, Trace ID: {trace_id}")
else:
    print("Start request failed with status:", response.status_code)
    print(response.text)
    exit()

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간단한 트레이스 종료하기

간단한 트레이스를 완료하기 위해 다음 코드는 샘플 LLM 호출 응답을 생성하고payload_end 엔드포인트를 사용하여 Weave에 로깅합니다. url_end 객체는 OpenAI의 payload_end 응답을 모방하며 쿼리는 gpt-4o 입니다Why is the sky blue?. 이 객체는 가격 요약 정보와 채팅 완성이 Weave 대시보드의 트레이스 뷰에서 생성되도록 포맷되어 있습니다. 성공하면 이 코드는 트레이스가 완료되었음을 나타내는 메시지를 출력합니다: 
Call ended.
python
## ------------
## End trace
## ------------
payload_end = {
    "end": {
        "project_id": f"{team_id}/{project_id}",
        "id": call_id,
        "ended_at": datetime.datetime.now().isoformat(),
        "output": {
            # Use this "choices" style to add the completion to the chat UI in the expanded trace.
            "choices": [
                {
                    "message": {
                        "content": "It’s due to Rayleigh scattering, where shorter blue wavelengths of sunlight scatter in all directions."
                    }
                },
            ]
        },
        # Format the summary like this to generate the pricing summary information in the traces table.
        "summary": {
            "usage": {
                "gpt-4o": {
                    "prompt_tokens": 10,
                    "completion_tokens": 20,
                    "total_tokens": 30,
                    "requests": 1,
                }
            }
        },
    }
}
response = requests.post(
    url_end, headers=headers, json=payload_end, auth=("api", wandb_token)
)
if response.status_code == 200:
    print("Call ended.")
else:
    print("End request failed with status:", response.status_code)
    print(response.text)

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복잡한 트레이스

다음 섹션에서는 다중 작업 RAG 조회와 유사한 하위 스팬이 있는 더 복잡한 트레이스를 만드는 과정을 안내합니다.
  1. 복잡한 트레이스 시작하기
  2. 하위 스팬 추가: RAG 문서 조회
  3. 하위 스팬 추가: LLM 완성 호출
  4. 복잡한 트레이스 종료하기

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복잡한 트레이스 시작하기

다음 코드는 여러 스팬이 있는 더 복잡한 트레이스를 만드는 방법을 보여줍니다. 이의 예로는 검색 증강 생성(RAG) 조회 후 LLM 호출이 있습니다. 첫 번째 부분은 전체 작업을 나타내는 부모 트레이스(payload_parent_start)를 초기화합니다. 이 경우 작업은 사용자 쿼리 Can you summarize the key points of this document?를 처리하는 것입니다. payload_parent_start 객체는 다단계 워크플로우의 초기 단계를 모방하여 url_start 엔드포인트를 사용하여 Weave에 작업을 로깅합니다. 성공하면 이 코드는 부모 호출이 로깅되었음을 나타내는 메시지를 출력합니다: 
Parent call started. ID: 01939d26-0844-7c43-94bb-cdc471b6d65f, Trace ID: 01939d26-0844-7c43-94bb-cdd97dc296c8
python
## ------------
## Start trace (parent)
## ------------

# Parent call: Start
payload_parent_start = {
    "start": {
        "project_id": f"{team_id}/{project_id}",
        "op_name": "complex_trace",
        "started_at": datetime.datetime.now().isoformat(),
        "inputs": {"question": "Can you summarize the key points of this document?"},
        "attributes": {},
    }
}
response = requests.post(
    url_start, headers=headers, json=payload_parent_start, auth=("api", wandb_token)
)
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    parent_call_id = data.get("id")
    trace_id = data.get("trace_id")
    print(f"Parent call started. ID: {parent_call_id}, Trace ID: {trace_id}")
else:
    print("Parent start request failed with status:", response.status_code)
    print(response.text)
    exit()

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복잡한 트레이스에 하위 스팬 추가: RAG 문서 조회

다음 코드는 이전 단계에서 시작된 부모 트레이스에 하위 스팬을 추가하는 방법을 보여줍니다. 이 단계는 전체 워크플로우에서 RAG 문서 조회 하위 작업을 모델링합니다. 하위 트레이스는 다음을 포함하는 payload_child_start 객체로 시작됩니다:
  • trace_id: 이 하위 스팬을 부모 트레이스에 연결합니다.
  • parent_id: 하위 스팬을 부모 작업과 연결합니다.
  • inputs: 검색 쿼리를 로깅합니다(예: "This is a search query of the documents I'm looking for."
url_start 엔드포인트에 성공적으로 호출하면 코드는 하위 호출이 시작되고 완료되었음을 나타내는 메시지를 출력합니다: 
Child call started. ID: 01939d32-23d6-75f2-9128-36a4a806f179
Child call ended.
python
## ------------
## Child span:
## Ex. RAG Document lookup
## ------------

# Child call: Start
payload_child_start = {
    "start": {
        "project_id": f"{team_id}/{project_id}",
        "op_name": "rag_document_lookup",
        "trace_id": trace_id,
        "parent_id": parent_call_id,
        "started_at": datetime.datetime.now().isoformat(),
        "inputs": {
            "document_search": "This is a search query of the documents I'm looking for."
        },
        "attributes": {},
    }
}
response = requests.post(
    url_start, headers=headers, json=payload_child_start, auth=("api", wandb_token)
)
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    child_call_id = data.get("id")
    print(f"Child call started. ID: {child_call_id}")
else:
    print("Child start request failed with status:", response.status_code)
    print(response.text)
    exit()

# Child call: End
payload_child_end = {
    "end": {
        "project_id": f"{team_id}/{project_id}",
        "id": child_call_id,
        "ended_at": datetime.datetime.now().isoformat(),
        "output": {
            "document_results": "This will be the RAG'd document text which will be returned from the search query."
        },
        "summary": {},
    }
}
response = requests.post(
    url_end, headers=headers, json=payload_child_end, auth=("api", wandb_token)
)
if response.status_code == 200:
    print("Child call ended.")
else:
    print("Child end request failed with status:", response.status_code)
    print(response.text)

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복잡한 트레이스에 하위 스팬 추가: LLM 완성 호출

다음 코드는 부모 트레이스에 또 다른 하위 스팬을 추가하는 방법을 보여주며, 이는 LLM 완성 호출을 나타냅니다. 이 단계는 이전 RAG 작업에서 검색된 문서 컨텍스트를 기반으로 AI의 응답 생성을 모델링합니다. LLM 완성 트레이스는 다음을 포함하는 payload_child_start 객체로 시작됩니다:
  • trace_id: 이 하위 스팬을 부모 트레이스에 연결합니다.
  • parent_id: 하위 스팬을 전체 워크플로우와 연결합니다.
  • inputs: 사용자 쿼리와 추가된 문서 컨텍스트를 포함하여 LLM의 입력 메시지를 로깅합니다.
  • model: 작업에 사용된 모델을 지정합니다(gpt-4o).
성공하면 코드는 LLM 하위 스팬 트레이스가 시작되고 종료되었음을 나타내는 메시지를 출력합니다: 
Child call started. ID: 0245acdf-83a9-4c90-90df-dcb2b89f234a
작업이 완료되면 payload_child_end 객체는 output 필드에 LLM이 생성한 응답을 로깅하여 트레이스를 종료합니다. 사용량 요약 정보도 로깅됩니다. 성공하면 코드는 LLM 하위 스팬 트레이스가 시작되고 종료되었음을 나타내는 메시지를 출력합니다: 
Child call started. ID: 0245acdf-83a9-4c90-90df-dcb2b89f234a
Child call ended.
python
## ------------
## Child span:
## Create an LLM completion call
## ------------

# Child call: Start
payload_child_start = {
    "start": {
        "project_id": f"{team_id}/{project_id}",
        "op_name": "llm_completion",
        "trace_id": trace_id,
        "parent_id": parent_call_id,
        "started_at": datetime.datetime.now().isoformat(),
        "inputs": {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": "With the following document context, could you help me answer:\n Can you summarize the key points of this document?\n [+ appended document context]",
                }
            ],
            "model": "gpt-4o",
        },
        "attributes": {},
    }
}
response = requests.post(
    url_start, headers=headers, json=payload_child_start, auth=("api", wandb_token)
)
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    child_call_id = data.get("id")
    print(f"Child call started. ID: {child_call_id}")
else:
    print("Child start request failed with status:", response.status_code)
    print(response.text)
    exit()

# Child call: End
payload_child_end = {
    "end": {
        "project_id": f"{team_id}/{project_id}",
        "id": child_call_id,
        "ended_at": datetime.datetime.now().isoformat(),
        "output": {
            "choices": [
                {"message": {"content": "This is the response generated by the LLM."}},
            ]
        },
        "summary": {
            "usage": {
                "gpt-4o": {
                    "prompt_tokens": 10,
                    "completion_tokens": 20,
                    "total_tokens": 30,
                    "requests": 1,
                }
            }
        },
    }
}
response = requests.post(
    url_end, headers=headers, json=payload_child_end, auth=("api", wandb_token)
)
if response.status_code == 200:
    print("Child call ended.")
else:
    print("Child end request failed with status:", response.status_code)
    print(response.text)

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복잡한 트레이스 종료하기

다음 코드는 부모 트레이스를 마무리하여 전체 워크플로우의 완료를 표시하는 방법을 보여줍니다. 이 단계는 모든 하위 스팬(예: RAG 조회 및 LLM 완성)의 결과를 집계하고 최종 출력 및 메타데이터를 로깅합니다. 트레이스는 다음을 포함하는 payload_parent_end 객체를 사용하여 마무리됩니다:
  • id: 초기 부모 트레이스 시작의 parent_call_id 입니다.
  • output: 전체 워크플로우의 최종 출력을 나타냅니다.
  • summary: 전체 워크플로우에 대한 사용 데이터를 통합합니다.
  • prompt_tokens: 모든 프롬프트에 사용된 총 토큰 수입니다.
  • completion_tokens: 모든 응답에서 생성된 총 토큰 수입니다.
  • total_tokens: 워크플로우의 결합된 토큰 수입니다.
  • requests: 수행된 총 요청 수입니다(이 경우 1).
성공하면 코드는 다음을 출력합니다: 
Parent call ended.
python
## ------------
## End trace
## ------------

# Parent call: End
payload_parent_end = {
    "end": {
        "project_id": f"{team_id}/{project_id}",
        "id": parent_call_id,
        "ended_at": datetime.datetime.now().isoformat(),
        "output": {
            "choices": [
                {"message": {"content": "This is the response generated by the LLM."}},
            ]
        },
        "summary": {
            "usage": {
                "gpt-4o": {
                    "prompt_tokens": 10,
                    "completion_tokens": 20,
                    "total_tokens": 30,
                    "requests": 1,
                }
            }
        },
    }
}
response = requests.post(
    url_end, headers=headers, json=payload_parent_end, auth=("api", wandb_token)
)
if response.status_code == 200:
    print("Parent call ended.")
else:
    print("Parent end request failed with status:", response.status_code)
    print(response.text)

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조회 쿼리 실행하기

다음 코드는 이전 예제에서 생성된 트레이스를 쿼리하는 방법을 보여주며, inputs.model 필드가 gpt-4o와 같은 트레이스만 필터링합니다. query_payload 객체에는 다음이 포함됩니다:
  • project_id: 쿼리할 팀과 프로젝트를 식별합니다.
  • filter: 쿼리가 trace roots(최상위 트레이스)만 반환하도록 합니다.
  • query: $expr operator:
    • $getField: inputs.model 필드를 검색합니다.
    • $literal: inputs.model이 "gpt-4o"와 같은 트레이스를 일치시킵니다.
  • limit: 쿼리를 10,000개 결과로 제한합니다.
  • offset: 첫 번째 결과부터 쿼리를 시작합니다.
  • sort_by: 결과를 started_at 타임스탬프를 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.
  • include_feedback: 결과에서 피드백 데이터를 제외합니다.
쿼리가 성공하면 응답에는 쿼리 매개변수와 일치하는 추적 데이터가 포함됩니다: 
{'id': '01939cf3-541f-76d3-ade3-50cfae068b39', 'project_id': 'cool-new-team/uncategorized', 'op_name': 'simple_trace', 'display_name': None, 'trace_id': '01939cf3-541f-76d3-ade3-50d5cfabe2db', 'parent_id': None, 'started_at': '2024-12-06T17:10:12.590000Z', 'attributes': {}, 'inputs': {'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Why is the sky blue?'}], 'model': 'gpt-4o'}, 'ended_at': '2024-12-06T17:47:08.553000Z', 'exception': None, 'output': {'choices': [{'message': {'content': 'It’s due to Rayleigh scattering, where shorter blue wavelengths of sunlight scatter in all directions.'}}]}, 'summary': {'usage': {'gpt-4o': {'prompt_tokens': 10, 'completion_tokens': 20, 'requests': 1, 'total_tokens': 30}}, 'weave': {'status': 'success', 'trace_name': 'simple_trace', 'latency_ms': 2215963}}, 'wb_user_id': 'VXNlcjoyMDk5Njc0', 'wb_run_id': None, 'deleted_at': None}
python
query_payload = {
    "project_id": f"{team_id}/{project_id}",
    "filter": {"trace_roots_only": True},
    "query": {
        "$expr": {"$eq": [{"$getField": "inputs.model"}, {"$literal": "gpt-4o"}]}
    },
    "limit": 10000,
    "offset": 0,
    "sort_by": [{"field": "started_at", "direction": "desc"}],
    "include_feedback": False,
}
response = requests.post(
    url_stream_query, headers=headers, json=query_payload, auth=("api", wandb_token)
)
if response.status_code == 200:
    print("Query successful!")
    try:
        data = response.json()
        print(data)
    except json.JSONDecodeError as e:
        # Alternate decode
        json_objects = response.text.strip().split("\n")
        parsed_data = [json.loads(obj) for obj in json_objects]
        print(parsed_data)
else:
    print(f"Query failed with status code: {response.status_code}")
    print(response.text)