> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.coreweave.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Weave란 무엇인가요?

> W&B Weave를 알아보고, Weave로 LLM 애플리케이션을 구축, 평가, 개선하는 방법을 확인하세요

W\&B Weave는 신뢰할 수 있는 에이전트와 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 관측성 및 평가 플랫폼입니다. Weave를 사용하면 AI 애플리케이션이 어떻게 동작하는지 파악하고, 성능을 측정하며, 지속적이고 체계적으로 개선할 수 있습니다.

LLM 애플리케이션 구축은 기존 소프트웨어 개발과 근본적으로 다릅니다. LLM 출력은 비결정적이므로 디버깅이 더 어렵습니다. 품질은 주관적이며 맥락에 따라 달라집니다. 프롬프트를 조금만 바꿔도 동작이 예기치 않게 달라질 수 있습니다. 기존의 테스트 방식만으로는 한계가 있습니다.

<h2 id="core-capabilities">
  핵심 기능
</h2>

Weave는 다음과 같은 핵심 기능을 제공합니다.

* 에이전트 세션과 멀티턴 대화는 물론, 애플리케이션 코드의 개별 함수 호출과 출력까지 들여다볼 수 있는 **가시성**을 제공합니다.
* 엄선된 테스트 케이스를 기준으로 성능을 측정하는 **체계적인 평가**를 지원합니다.
* 프롬프트, 모델, 데이터의 **버전을 추적**하여 무엇이 변경되었는지 파악할 수 있습니다.
* 다양한 프롬프트와 모델을 비교하며 **실험**할 수 있습니다.
* 사람의 판단과 어노테이션을 캡처하는 **피드백 수집** 기능을 제공합니다.
* 가드레일과 Scorer를 사용해 프로덕션 환경에서 LLM의 안전성과 품질을 **모니터링**할 수 있습니다.

<h2 id="choose-a-workflow">
  워크플로 선택
</h2>

Weave는 다음 두 가지 워크플로를 통해 이 기능을 제공합니다.

* 자동 에이전트 트레이싱
* 애플리케이션의 임의의 LLM Call과 함수를 계측하여 입력, 출력, 코드를 트레이스하기

<h3 id="trace-an-agent">
  에이전트 트레이싱하기
</h3>

<Note>
  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.
</Note>

Weave는 세션, LLM Call, 도구 실행을 포함해 에이전트 대화의 전체 라이프사이클에 걸친 에이전트 관측성을 제공합니다.

에이전트 트레이싱은 [OpenTelemetry (OTel)](https://opentelemetry.io/docs/concepts/)와 [GenAI 시맨틱 규칙](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/)을 기반으로 구축되었습니다. 에이전트가 이미 OTel로 계측되어 있다면 코드를 다시 계측하지 않고도 기존 span을 Weave로 전송할 수 있습니다. Weave는 모든 OTel span을 수신하고 해당 속성을 저장하므로 속성을 기준으로 쿼리할 수 있습니다. `invoke_agent`, `execute_tool` 등 GenAI 에이전트 규칙을 따르는 span은 **Agents** 뷰에서 대화, 턴, 도구 Call로 렌더링됩니다. 직접 만든 에이전트에서 이러한 span을 내보내는 방법은 [맞춤형 에이전트 퀵스타트](/ko/products/wandb/weave/custom-agents-quickstart)를 참조하세요.

에이전트를 구축하는 중이라면 [에이전트 인테그레이션 퀵스타트](/ko/products/wandb/weave/agent-integration-quickstart)에서 기본 제공 인테그레이션을 선택하거나, [맞춤형 에이전트 퀵스타트](/ko/products/wandb/weave/custom-agents-quickstart)를 따라 직접 만든 에이전트를 수동으로 계측하세요. Weave SDK에서 에이전트를 모델링하는 방식은 [에이전트 트레이싱하기](/ko/products/wandb/weave/guides/tracking/trace-agents)를 참조하세요.

Claude Code, OpenAI Agent SDK 등 지원되는 서드파티 에이전트 하니스를 사용한다면 추가 코드 없이 Weave가 자동으로 계측합니다. 지원되는 전체 프레임워크 목록은 [인테그레이션](/ko/products/wandb/weave/guides/integrations)을 참조하세요.

<h3 id="instrument-and-trace-functions">
  함수 계측 및 트레이스
</h3>

개별 함수 호출, 애플리케이션 코드 또는 맞춤형 로직을 트레이스하려면 Weave Op과 Call을 사용하세요. 함수에 코드 한 줄만 추가하면 입력, 출력, 비용, 토큰 수, 지연 시간을 추적할 수 있습니다. 이 밖에도 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.

* LLM 애플리케이션 내에서 데이터가 흐르는 과정을 처음부터 끝까지 추적합니다.
* LLM 피드백을 생성하는 데 사용된 소스 문서를 확인합니다.
* 특정 프롬프트를 자세히 살펴보고 답변이 어떻게 생성되는지 확인합니다.

개별 함수를 트레이스하려면 Weave [Op 트레이싱 퀵스타트](/ko/products/wandb/weave/quickstart)를 따라 하거나 Weave [Op과 Call](/ko/products/wandb/weave/guides/tracking/tracing) 사용법을 알아보세요.

Weave SDK는 다양한 프레임워크와 LLM 공급자를 자동 패치하여 코드 내 LLM Call의 트레이스를 자동으로 캡처하기도 합니다. 지원되는 모든 공급자와 프레임워크는 [인테그레이션](/ko/products/wandb/weave/guides/integrations)을 참조하세요.

<h3 id="when-to-use-agent-tracing-and-when-to-use-application-instrumentation">
  에이전트 트레이싱과 애플리케이션 계측의 사용 시점
</h3>

관찰하려는 대상에 따라 사용할 워크플로를 선택하세요.

* **에이전트를 구축하거나 실행한다면 에이전트 트레이싱을 사용하세요.** 지원되는 에이전트 하니스나 에이전트 SDK를 사용하거나, 직접 계측할 수 있는 맞춤형 에이전트를 구축했다면 이 방식이 적합합니다.

* **애플리케이션 코드를 트레이싱한다면 애플리케이션 계측을 사용하세요.** RAG 파이프라인, 요약 엔드포인트, 맞춤형 비즈니스 로직처럼 대화가 아닌 개별 Call 단위로 구성된 애플리케이션에 적합합니다.

두 방식은 UI에서 트레이스가 기록되는 위치가 서로 다릅니다. 에이전트 트레이스는 **Agents** 페이지에, `weave.op` Call은 **Traces** 페이지에 표시됩니다. 같은 Weave 프로젝트에서 두 방식을 함께 사용할 수 있지만, 트레이스는 각각 따로 생성됩니다.

어디서부터 시작할지 잘 모르겠고 시스템에 에이전트가 포함되어 있다면 [에이전트 인테그레이션 퀵스타트](/ko/products/wandb/weave/agent-integration-quickstart)를 참고해 에이전트 트레이싱부터 시작하세요. 그렇지 않다면 [Op 트레이싱 퀵스타트](/ko/products/wandb/weave/quickstart)부터 시작하세요.

<h2 id="evaluations">
  평가
</h2>

평가를 통해 에이전트나 LLM 애플리케이션의 성능을 벤치마킹하고 모니터링하면서 품질과 안정성을 반복적으로 개선하세요.

* 어떤 모델 및 프롬프트 버전이 어떤 성능을 냈는지 추적하세요.
* 하나 이상의 점수화 함수로 응답을 평가하는 메트릭을 정의하세요.
* 여러 메트릭을 기준으로 둘 이상의 평가를 비교하세요. 특정 샘플의 성능을 서로 대조해 볼 수도 있습니다.

[평가 파이프라인 구축하기](/ko/products/wandb/weave/tutorial-eval)

<h2 id="version-everything">
  모든 것을 버전 관리하세요
</h2>

Weave는 프롬프트, 데이터셋, 모델 설정의 버전을 추적합니다. 문제가 생기면 정확히 무엇이 바뀌었는지 확인할 수 있고, 잘 작동하면 그대로 재현할 수 있습니다.

[버전 관리 알아보기](/ko/products/wandb/weave/guides/tracking/objects)

<h2 id="experiment-with-prompts-and-models">
  프롬프트와 모델 실험하기
</h2>

보유한 API 키를 사용해 플레이그라운드에서 프롬프트를 테스트하고 여러 상용 모델의 응답을 비교해 보세요.

[Weave 플레이그라운드에서 실험하기](/ko/products/wandb/weave/guides/tools/playground)

<h3 id="collect-feedback">
  피드백 수집
</h3>

프로덕션 환경에서 사람이 남긴 피드백, 어노테이션, 수정 사항을 캡처하세요. 이 데이터를 활용하면 더 나은 테스트 케이스를 구축하고 애플리케이션을 개선할 수 있습니다.

[피드백 수집](/ko/products/wandb/weave/guides/tracking/feedback)

<h3 id="monitor-production">
  프로덕션 모니터링
</h3>

평가에서 사용하는 것과 동일한 Scorer로 프로덕션 트래픽을 채점하세요. 가드레일을 설정하면 문제가 사용자에게 전달되기 전에 미리 잡아낼 수 있습니다.

[가드레일 및 모니터 설정](/ko/products/wandb/weave/guides/evaluation/monitors)

<h2 id="get-started-with-weave">
  Weave 시작하기
</h2>

Weave는 Python 및 TypeScript용 SDK를 제공합니다. 두 SDK 모두 트레이싱, 평가, 데이터셋을 비롯한 Weave의 핵심 기능을 지원합니다. 단, 클래스 기반 Models 및 Scorer 같은 일부 고급 기능은 Weave TypeScript SDK에서 사용할 수 없습니다.

Weave를 시작하려면 다음 단계를 따르세요.

1. [https://id.coreweave.com/signup](https://id.coreweave.com/signup) 에서 CoreWeave Forge 계정을 만들고 [https://forge.coreweave.com/settings#apikeys](https://forge.coreweave.com/settings#apikeys?utm_source=course\&utm_medium=course\&utm_campaign=weave) 에서 API 키를 발급받으세요.
2. Weave를 설치하세요.

<CodeGroup>
  ```python Python theme={"system"}
  pip install weave
  ```

  ```typescript TypeScript theme={"system"}
  npm install weave
  ```
</CodeGroup>

3. 스크립트에서 Weave를 임포트하고 프로젝트를 초기화하세요. `<your-team>`은 CoreWeave Forge 팀 이름으로, `<your-project>`는 Weights & Biases 프로젝트 이름으로 바꾸세요.

<CodeGroup>
  ```python Python theme={"system"}
  import weave
  client = weave.init('<your-team>/<your-project>')
  ```

  ```typescript TypeScript theme={"system"}
  import * as weave from 'weave';
  const client = await weave.init('<your-team>/<your-project>');
  ```
</CodeGroup>

이제 Weave를 사용할 준비가 되었습니다.


## Related topics

- [`Est. Runs` 열은 무엇인가요?](/ko/support/models/articles/what-is-the-est-runs-column.md)