Tracesで生成AIアプリケーションをデバギング

生成AIアプリケーションのエラーを苦労してデバッグする時間を削減しましょう。コード1行を追加するだけで、アプリケーションの動作をログに記録し、何が問題だったのか正確に特定できます。関心のある関数の入力と出力を簡単にキャプチャすることで、アプリケーション内のデータの流れを理解できます。

実験的ソフトウェア開発のための正式な記録システム

効率的に高度なRAGアプリケーションを構築し、どのドキュメントが取得されたか、どの関数が使用されたか、そしてどのチャットメッセージがLLMに与えられたかを完全に可視化できます。予期せぬ最終結果を直接その原因となった呼び出しまで追跡し、強力な生成AIアプリケーションを提供するために必要な質問への答えを得ることができます。

データ豊富なトレースツリーでLLMの動作をキャプチャしデバッグ

すべての呼び出しの正確な入力と出力を知りたいですか?生のコンテンツからJSONの出力まで、LLMに渡された正確な内容が気になりますか?なぜこのチェーンが予想より遅かったのか疑問に思っていますか?Tracesはそれらの詳細をすべてキャプチャし、簡単にアクセスできるUIでその情報を提示し、スムーズなデバッグを可能にします。

複雑なエッジケースを検証し、次のイノベーションを見つける

複雑な例を掘り下げ、正確な実行フローを追跡して問題の根本原因を明らかにします。特定の失敗モードや不正な応答を特定したり、異なる入力が生成AIアプリケーションでどのように異なる挙動につながるかを分析したりできます。

Weights & Biases プラットフォームは、
ワークフローをEnd-to-Endで効率化します

W&B Models

Experiments

ML実験のトラッキング
と可視化

Sweeps

ハイパーパラメータの
最適化

Registry

モデルとデータセット
の共有と公開

Automations

ワークフローの
自動トリガー

Launch

MLワークフローを
パッケージ化して実行

W&B Weave

Traces

LLMとプロンプトの
記録とトラッキング

Evaluations

生成AIアプリケーション
の評価

W&Bの価値

Artifacts

MLパイプラインの
バージョン管理

Tables

データとメトリクスの
可視化と探索

Reports

ライブレポートで
インサイトを共有