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実行中のコードを Weave で詳細なトレースとして確認するには、calls を作成します。これには主に 3 つの方法があります。

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1. LLMライブラリcallの自動トラッキング

Weave は、openai、anthropic、cohere、mistral、LangChain など、多くの一般的なインテグレーションやフレームワークと自動的に連携します。 LLM またはフレームワークのライブラリを import して Weave のプロジェクトを初期化すると、コードを追加・変更しなくても、LLM またはプラットフォームに対するすべてのcallが Weave によって自動的にプロジェクトへトレースされます。サポートされているライブラリインテグレーションの完全な一覧については、インテグレーション概要 を参照してください。 
import weave

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# Weave トレース を初期化
weave.init('intro-example')

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "How are you?"
        }
    ],
    temperature=0.8,
    max_tokens=64,
    top_p=1,
)
自動的な挙動をより細かく制御したい場合は、LLM call の自動トラッキングを設定する を参照してください。

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2. カスタム関数のトラッキング

LLM アプリケーションには、トラッキングしたい追加のロジック (前処理や後処理、プロンプトなど) が含まれていることがよくあります。
Weave では、@weave.op デコレータを使って、これらの calls を手動でトラッキングできます。例:
import weave

# Weave トレース を初期化する
weave.init('intro-example')

# 関数をデコレートする
@weave.op
def my_function(name: str):
    return f"Hello, {name}!"

# 関数を呼び出す -- Weave が入力と出力を自動的にトラッキングします
print(my_function("World"))
クラスの method もトラッキングできます。

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クラスとオブジェクトの method をトラッキングする

クラスやオブジェクトの method もトラッキングできます。weave.op で method をデコレートすると、クラス内の任意の method をトラッキングできます。 
import weave

# Weave トレースを初期化する
weave.init("intro-example")

class MyClass:
    # method をデコレートする
    @weave.op
    def my_method(self, name: str):
        return f"Hello, {name}!"

instance = MyClass()

# method を呼び出す -- Weave が inputs と outputs を自動的にトラッキングします
print(instance.my_method("World"))

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並列 (マルチスレッド) の関数callをトレースする

デフォルトでは、並列に実行された calls はすべて、Weave で個別のルート call として表示されます。同じ親 Op の下に正しくネストするには、ThreadPoolExecutor を使用します。
次のコード例は、ThreadPoolExecutor の使用方法を示しています。 1 つ目の関数 func は、x を受け取って x+1 を返すシンプルな Op です。2 つ目の関数 outer は、入力のリストを受け取る別の Op です。 outer の内部で ThreadPoolExecutor と exc.map(func, inputs) を使用すると、func の各 call に同じ親トレースコンテキストが引き継がれます。
import weave

@weave.op
def func(x):
    return x+1

@weave.op
def outer(inputs):
    with weave.ThreadPoolExecutor() as exc:
        exc.map(func, inputs)

# Weave プロジェクト名を更新します
client = weave.init('my-weave-project')
outer([1,2,3,4,5])
Weave UI では、これにより 1 つの親 call の下に 5 つの子 calls がネストされた形で表示されるため、インクリメント処理が並列に実行されていても、完全な階層型トレースを取得できます。 outer の 1 つの親 call の下に、5 つの子 calls がネストされている Trace UI。

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3. call の手動トラッキング

API を直接使用して、手動で call を作成することもできます。 
import weave

# Weave トレースを初期化
client = weave.init('intro-example')

def my_function(name: str):
    # call を開始
    call = client.create_call(op="my_function", inputs={"name": name})

    # ... 関数のコード ...

    # call を終了
    client.finish_call(call, output="Hello, World!")

    # 関数を呼び出す
    print(my_function("World"))