Debug GenAI applications with Traces

GenAI 애플리케이션에서 발생하는 오류를 디버깅하는 데 소요되는 시간을 절약하십시오. 애플리케이션 동작을 기록하기 위해 한 줄의 코드를 추가하면 무엇이 잘못되었는지 정확히 파악할 수 있습니다. 관심 있는 함수의 입력 및 출력 데이터를 쉽게 캡처하여 애플리케이션 내 데이터 흐름을 이해하세요.

A system of record for experimental software development

고급 RAG 애플리케이션을 효율적으로 구축하십시오. 검색된 문서, 사용된 함수, LLM에 제공된 대화 메시지에 대한 전체 가시성을 확보할 수 있습니다. 예기치 않은 결과를 호출 지점으로 직접 추적하고, GenAI 애플리케이션을 제공하기 위해 필요한 질문에 답을 얻으세요.

Capture and debug the behavior of LLMs with data-rich trace trees

각 호출의 정확한 입력 및 출력을 알고 싶으신가요? LLM에 전달된 내용이 정확히 무엇인지 궁금하신가요? 혹시 이 체인이 예상보다 느렸던 이유를 알고 싶으신가요? Traces는 이 모든 세부 정보를 캡처하여 간편한 디버깅을 위한 UI에 제공합니다.

Examine complex edge cases to find your next innovation

복잡한 예제를 깊이 파악하고 정확한 실행 흐름을 따라 문제의 근본 원인을 찾아보십시오. 특정 오류 모드와 잘못된 응답을 식별하거나, 다양한 입력이 GenAI 애플리케이션의 동작에 어떤 영향을 미치는지 분석하세요.

웨이트스 & Biases 플랫폼은 작업 흐름을 처음부터 끝까지 간소화하는 데 도움이 됩니다.

모델

실험

추적 및 시각화 ML 실험

스윕

최적화 초매개변수

모델 레지스트리

ML 모델 등록 및 관리

자동화

워크플로우를 자동으로 트리거

시작하다

패키징하고 실행하기 ML 워크플로 작업

짜다

흔적

탐색하고
LLM 디버그

평가

GenAI 애플리케이션에 대한 엄격한 평가

핵심

유물

ML 파이프라인 버전 관리 및 관리

테이블

ML 데이터 시각화 및 탐색

보고서

ML 통찰력 문서화 및 공유