LangChain

import weave
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 프로젝트 이름으로 Weave 초기화
weave.init("langchain_demo")

llm = ChatOpenAI()
prompt = PromptTemplate.from_template("1 + {number} = ")

llm_chain = prompt | llm

output = llm_chain.invoke({"number": 2})

print(output)

import weave
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 프로젝트 이름으로 Weave 초기화
weave.init("langchain_demo")

llm = ChatOpenAI()
prompt = PromptTemplate.from_template("1 + {number} = ")

llm_chain = prompt | llm

with weave.attributes({"my_awesome_attribute": "value"}):
    output = llm_chain.invoke()

print(output)

import os

os.environ["WEAVE_TRACE_LANGCHAIN"] = "false" # <- 전역 트레이싱을 명시적으로 비활성화합니다.

from weave.integrations.langchain import WeaveTracer
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
import weave

# 프로젝트 이름으로 Weave를 초기화합니다
weave.init("langchain_demo")  # <-- 환경 변수가 `false`로 명시적으로 설정되어 있으므로 여기서는 트레이싱을 활성화하지 않습니다

weave_tracer = WeaveTracer()

config = {"callbacks": [weave_tracer]}

llm = ChatOpenAI()
prompt = PromptTemplate.from_template("1 + {number} = ")

llm_chain = prompt | llm

output = llm_chain.invoke({"number": 2}, config=config) # <-- 이 체인 호출에 대해서만 트레이싱을 활성화합니다.

llm_chain.invoke({"number": 4})  # <-- langchain 호출에 대한 트레이싱은 비활성화되지만 openai 호출은 계속 트레이싱됩니다

import os

os.environ["WEAVE_TRACE_LANGCHAIN"] = "false" # <- 전역 트레이싱을 명시적으로 비활성화합니다.

from weave.integrations.langchain import weave_tracing_enabled
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
import weave

# 프로젝트 이름으로 Weave를 초기화합니다
weave.init("langchain_demo")  # <-- 환경 변수가 명시적으로 `false`로 설정되어 있으므로 여기서는 트레이싱을 활성화하지 않습니다

llm = ChatOpenAI()
prompt = PromptTemplate.from_template("1 + {number} = ")

llm_chain = prompt | llm

with weave_tracing_enabled():  # <-- 이 체인 호출에 대해서만 트레이싱을 활성화합니다.
    output = llm_chain.invoke({"number": 2})


llm_chain.invoke({"number": 4})  # <-- langchain 호출에 대해서는 트레이싱이 활성화되지 않지만 openai 호출은 계속 트레이싱됩니다

import json
import asyncio

import weave

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 프로젝트 이름으로 Weave 초기화
weave.init("langchain_demo")

class ExtractFruitsModel(weave.Model):
    model_name: str
    prompt_template: str

    @weave.op()
    async def predict(self, sentence: str) -> dict:
        llm = ChatOpenAI(model=self.model_name, temperature=0.0)
        prompt = PromptTemplate.from_template(self.prompt_template)

        llm_chain = prompt | llm
        response = llm_chain.invoke({"sentence": sentence})
        result = response.content

        if result is None:
            raise ValueError("No response from model")
        parsed = json.loads(result)
        return parsed

model = ExtractFruitsModel(
    model_name="gpt-3.5-turbo-1106",
    prompt_template='Extract fields ("fruit": <str>, "color": <str>, "flavor": <str>) from the following text, as json: {sentence}',
)
sentence = "There are many fruits that were found on the recently discovered planet Goocrux. There are neoskizzles that grow there, which are purple and taste like candy."

prediction = asyncio.run(model.predict(sentence))

# Jupyter Notebook에서 실행하는 경우:
# prediction = await model.predict(sentence)

print(prediction)