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애플리케이션에서 LLM 제공업체 라이브러리(예: OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral)를 사용하는 경우, 자동 패치는 Weave가 모든 LLM call을 대신 트레이싱해 주는 방식입니다. weave.init()를 호출하면 Weave가 지원되는 LLM 클라이언트 라이브러리를 자동으로 가로채어(패치하여) 처리합니다. 애플리케이션 코드는 바꿀 필요가 없습니다. 평소처럼 제공업체 SDK를 사용하면 각 요청이 Weave Call로 기록됩니다. 최소한의 설정으로 전체 트레이싱을 사용할 수 있습니다. 이 페이지에서는 이 동작을 언제, 어떻게 변경하는지 설명합니다. 자동 추적을 끄거나, 특정 제공업체로 제한하거나, 입력과 출력을 후처리하는 방법(예: PII를 마스킹하는 경우)을 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. 그러면 해당 call이 프로젝트의 트레이스에 표시됩니다.

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자동 패치 구성

autopatch_settings 인자는 사용 중단되었습니다. 암시적 패치를 비활성화하려면 implicitly_patch_integrations=False를 사용하거나, 인테그레이션별 설정을 구성하려면 patch_openai(settings={...})와 같은 특정 패치 함수를 호출하세요.
Weave는 기본적으로 지원되는 모든 인테그레이션에 대해 암시적 자동 패치를 제공합니다.암시적 패치(자동): 라이브러리는 임포트 시점과 관계없이 자동으로 패치됩니다.
# 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 제어하려면 자동 패치를 비활성화할 수 있습니다.
import weave

# 옵션 1: settings 파라미터 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 설정

# 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.
import weave
weave.init('your-team-name/your-project-name')
weave.integrations.patch_openai()  # OpenAI 트레이싱 활성화
weave.integrations.patch_anthropic()  # Anthropic 트레이싱 활성화

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입력과 출력 후처리

패치 함수에 설정을 전달하면 입력과 출력이 기록되는 방식을 사용자 지정할 수 있습니다(예: PII 또는 비밀 정보를 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 PII 데이터와 함께 Weave를 사용하는 방법을 참조하세요.