Weave este cel mai recent instrument dezvoltat de Weights & Biases pentru dezvoltatorii de aplicații AI generative. Cu doar un decorator @weave.op(), orice funcție Python care procesează date sau apelează un LLM devine automat un nod monitorizat cu captură de latență, cost și parametri.
import weave
from openai import OpenAI
weave.init("asistent-suport-clienti")
client = OpenAI()
@weave.op()
def raspunde_client(mesaj: str) -> str:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[{"role": "user", "content": mesaj}]
)
return response.choices[0].message.content
# Apelul este urmărit automat în serverul Weave
print(raspunde_client("Cum pot anula un abonament lunar?"))Weave structurează automat conversațiile, afișează istoricul versiunilor de cod și calculează agregat costul financiar al fiecărui endpoint.
Întrebări & Exemple practice:
Weights & Biases Weave: Observabilitate și Tracing Agil pentru LLMAi o întrebare despre Weights & Biases Weave: Observabilitate și Tracing Agil pentru LLM sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.