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애플리케이션에서 LLM 공급자 라이브러리(예: OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral)를 사용하는 경우, 자동 패치를 통해 Weave가 LLM Call을 자동으로 추적합니다. weave.init()을 호출하면 Weave가 지원되는 LLM 클라이언트 라이브러리를 가로채어(패치하여) 처리합니다. 애플리케이션 코드는 변경 없이 그대로 유지됩니다. 공급자 SDK를 평소처럼 사용하기만 하면 Weave가 각 요청을 Weave Call로 기록합니다. 이 페이지에서는 이러한 동작을 변경하는 방법을 설명합니다. 자동 추적을 비활성화하거나, 특정 공급자로만 제한하거나, 입력 및 출력을 후처리(예: PII 마스킹)하는 방법을 다룹니다.”

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기본 동작

기본적으로 Weave는 openai 및 anthropic처럼 널리 사용되는 LLM 라이브러리의 call을 자동으로 패치해 추적합니다. 프로그램 시작 시 weave.init(...)를 호출한 뒤 해당 라이브러리를 평소처럼 사용하세요. 해당 call은 프로젝트의 트레이스에 표시됩니다.

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자동 패치 설정

다음 섹션에서는 Python 및 TypeScript에서 자동 패치를 활성화, 비활성화하거나 세부적으로 조정하는 방법을 설명합니다. 사용 중인 SDK의 탭을 선택하세요.
autopatch_settings 인수는 사용 중단되었습니다. 암시적 패치를 비활성화하려면 implicitly_patch_integrations=False를 사용하거나, 인테그레이션별로 설정하려면 patch_openai(settings={...})와 같은 특정 패치 함수를 호출하세요.
Weave는 기본적으로 지원되는 모든 인테그레이션에 대해 자동 암시적 패치를 제공합니다.암시적 패치(자동): Weave는 라이브러리를 언제 임포트하든 자동으로 패치합니다.
# 옵션 1: weave.init() 전에 임포트
import openai
import weave
weave.init('your-team-name/your-project-name')  # OpenAI가 자동으로 패치됩니다.

# 옵션 2: weave.init() 후에 임포트
import weave
weave.init('your-team-name/your-project-name')
import anthropic  # 임포트 훅을 통해 자동으로 패치됩니다.
암시적 패치 비활성화: 명시적으로 제어하려는 경우 자동 패치를 끌 수 있습니다.
import weave

# 옵션 1: settings 매개변수 사용
weave.init('your-team-name/your-project-name', settings={'implicitly_patch_integrations': False})

# 옵션 2: 환경 변수 사용
# 스크립트를 실행하기 전에 WEAVE_IMPLICITLY_PATCH_INTEGRATIONS=false로 설정하세요.

# 암시적 패치가 비활성화되면 인테그레이션을 명시적으로 패치해야 합니다.
import openai
weave.patch_openai()  # 이제 OpenAI 트레이싱에 필요합니다.
명시적 패치(수동): 더 세밀하게 제어하려면 인테그레이션을 명시적으로 패치할 수 있습니다. 이는 암시적 패치가 꺼져 있거나 특정 공급자만 트레이스하려는 경우에 유용합니다.
import weave
weave.init('your-team-name/your-project-name')
weave.integrations.patch_openai()  # OpenAI 트레이싱 활성화
weave.integrations.patch_anthropic()  # Anthropic 트레이싱 활성화
위 코드를 실행하면 Weave는 명시적으로 패치한 공급자만 트레이스합니다.

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입력 및 출력 후처리

패치를 켜거나 끄는 것 외에도, 각 Call에 대해 Weave가 기록하는 내용을 변환할 수 있습니다. 패치 함수에 설정을 전달하면 Weave가 입력과 출력을 기록하는 방식을 사용자 지정할 수 있습니다(예: PII 또는 시크릿 마스킹).
import weave.integrations

def redact_inputs(inputs: dict) -> dict:
    if "email" in inputs:
        inputs["email"] = "[REDACTED]"
    return inputs

weave.init(...)
weave.integrations.patch_openai(
    settings={
        "op_settings": {"postprocess_inputs": redact_inputs}
    }
)
민감한 데이터 처리에 대한 자세한 내용은 How to use Weave with PII data를 참조하세요.