> ## Documentation Index
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# W&B Weave
> W&B Weave を使用して、言語モデルアプリをトラッキング、テスト、改善します
W\&B Weave は、エージェントや LLM アプリケーションのトラッキング、評価、改善に役立つ可観測性および評価プラットフォームです。Weave を使用すると、次のことができます。
* Weave の OTel 互換 SDK を使用して、一般的な SDK やハーネスで構築した[エージェントをトレースし、メトリクスを収集する](/ja/products/wandb/weave/agent-integration-quickstart)
* [アプリケーションの LLM Call や任意の関数を手動でインストルメントし](/ja/products/wandb/weave/quickstart)、アプリケーションのトレース、バージョン管理、フィードバック収集を行う
* LLM ジャッジモデルやカスタム Scorer を使用して、エージェントやアプリケーションの応答を[評価する](/ja/products/wandb/weave/tutorial-eval)
はじめに
ワークロードのタイプを選択し、以下のドキュメントを参考にして Weave のツール群の基本的な使い方を確認してください。ワークロードごとの違いについて詳しくは、[Weave とは？](/ja/products/wandb/weave/concepts/what-is-weave)を参照してください。
Weave's agent tracing workflows are also available in [CoreWeave Agent Lens](/products/agent-lens), the successor to Weights & Biases Weave. Both services already receive your agent tracing data, so there is nothing to migrate. See [What is Agent Lens](/products/agent-lens) for more information.
お使いのエージェント SDK またはハーネスに対応した組み込みインテグレーションを選択し、Agents ビューでセッション、ターン、LLM Call、ツール呼び出しのトレースを開始します。
OTel でインストルメントされたエージェントを設定し、Weave の OTLP エンドポイントにトレースをすばやく送信できるようにします。Weave SDK のインストールは不要です。
LLM への基本的な Call をトレースし、CoreWeave Forge アカウントで入力、出力、コードを確認します。
まずは LLM への基本的な Call をトレースし、CoreWeave Forge アカウントでデータを確認しましょう。
Weave の Scorer を使用して評価パイプラインを構築し、アプリケーションのパフォーマンスをテスト・トラッキングする方法を学びます。
Weave と LLM ジャッジモデルを使用して RAG アプリケーションを構築・評価し、検索品質を測定します。
Weave のインストール
W\&B Weave には Python と TypeScript のライブラリが用意されています。Weave ライブラリをインストールするには、次のコマンドを実行します。
```bash theme={"system"}
pip install weave
```
```bash theme={"system"}
npm install weave
```
Weave ライブラリを使い始めるには、[CoreWeave Forge アカウント](https://id.coreweave.com/signup)を作成し、[User Settings で APIキー](https://forge.coreweave.com/settings)を発行してください。APIキーを使用すると、CoreWeave Forge アカウントで認証を行い、アカウントへのデータ送信を開始できます。
制限と想定される動作
Weave には、以下の制限事項、既知の問題、および想定される動作があります。予期しない結果が発生した場合や、Weave がエッジケースをどのように処理するかを確認したい場合は、この一覧を参照してください。
* 再試行可能なリクエストの場合、Weave は最初のエラーを受け取ってから 1 秒後に再試行を開始し、以降は試行間隔を最大 5 分まで倍々に延ばします。リクエストは 36 時間後にタイムアウトします。
* [`.call()`](/ja/products/wandb/weave/guides/tracking/tracing#creating-calls) は例外を送出せず、例外を取得して `call.exception` に保存します。実行中に例外を送出する必要がある場合は、次のように [`__should_raise` パラメーター](/ja/products/wandb/weave/reference/python-sdk/trace/op#function-call) を設定します。
```python showLineNumbers theme={"system"}
# これにより例外が送出されます
result, call = foo.call(__should_raise=True)
```
* 専用クラウドの Weave インスタンスでは、別の OpenTelemetry イングレス URL を使用します。正式なエンドポイントの詳細については、[OpenTelemetry トレースを送信する](/ja/products/wandb/weave/guides/tracking/otel) を参照してください。
* Weave は、大きなトレースデータオブジェクトを切り詰めることがあります。これは、デフォルトのトレース出力が、Weave では自動的にシリアライズできない未加工のカスタム Python オブジェクトであるためです。トレースデータをすべて返すには、次のように strings の辞書を定義します。
```python theme={"system"}
import weave
class MyObj:
"""An object with a large string attribute."""
def __init__(self, x: int):
self.x = x
def __repr__(self):
return f"MyObj(x={self.x})"
def to_dict(self):
return {"x": self.x}
@weave.op()
def make_my_obj():
x = "a" * 10_000
return MyObj(x)
def main():
weave.init("")
# MyObj を処理するトレース可能な操作を定義します
@weave.op()
def process_obj(obj: MyObj) -> int:
return len(obj.x)
# 大きな MyObj インスタンスを作成して処理します
large_obj = make_my_obj()
length = process_obj(large_obj)
print(f"Length of x in MyObj: {length}")
print("dict:", large_obj.to_dict())
if __name__ == "__main__":
main()
```