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# トレース入門

> W&B Weaveでトレースの基礎を学びます

<Note>
  これはインタラクティブなノートブックです。ローカルで実行することも、以下のリンクから利用することもできます。

  * [Google Colabで開く](https://colab.research.google.com/github/wandb/docs/blob/main/weave/cookbooks/source/Intro_to_Weave_Hello_Trace.ipynb)
  * [GitHubでソースを表示](https://github.com/wandb/docs/blob/main/weave/cookbooks/source/Intro_to_Weave_Hello_Trace.ipynb)
</Note>

このノートブックでは、OpenAI を利用した関数を `@weave.op` でデコレートして、W\&B Weave で最初のトレースを取得する方法を紹介します。トレースを使用すると、LLM Call の入力、出力、中間ステップを確認できるため、アプリケーションのデバッグと改善に役立ちます。このチュートリアルは、Weave を初めて使う開発者向けの、最小限のエンドツーエンドの例です。

<div id="prerequisites">
  ## 🔑 前提条件
</div>

Weave でトレースを開始する前に、以下の前提条件を満たしてください。これらの手順では、必須の SDK をインストールし、W\&B と OpenAI で認証を行い、トレースの送信先となる project を初期化します。

1. W\&B Weave SDK をインストールし、[APIキー](https://wandb.ai/settings#apikeys)を使用してログインします。
2. OpenAI SDK をインストールし、[APIキー](https://platform.openai.com/api-keys)を使用してログインします。
3. W\&B のプロジェクトを初期化します。

```python lines theme={null}
# 依存関係のインストールとインポート
!pip install wandb weave openai -q

import json
import os
from getpass import getpass

from openai import OpenAI

import weave

# 🔑 APIキーの設定
# このセルを実行すると、`getpass` でAPIキーの入力を求められます。入力内容はターミナルに表示されません。
#####
print("---")
print(
    "Create a W&B API key at: https://wandb.ai/settings#apikeys"
)
os.environ["WANDB_API_KEY"] = getpass("Enter your W&B API key: ")
print("---")
print("You can generate your OpenAI API key here: https://platform.openai.com/api-keys")
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass("Enter your OpenAI API key: ")
print("---")
#####

# 🏠 W&B のプロジェクト名を入力してください
weave_client = weave.init("MY_PROJECT_NAME")  # 🐝 W&B のプロジェクト名
```

<div id="run-your-first-trace">
  ## 🐝 最初のトレースを試す
</div>

次のコードサンプルでは、`@weave.op` デコレータを使って、Weave でトレースを取得して可視化する方法を示します。ここでは `extract_fruit` という関数を定義し、OpenAI の GPT-4o にプロンプトを送信して、文から構造化データ (果物、色、風味) を抽出します。関数を `@weave.op` でデコレートすると、Weave は入力、出力、および中間 step を含む関数の実行を自動的にトラッキングします。サンプルの文でこの関数を呼び出すと、Weave は完全なトレースを保存し、Weave UI で確認できるようにします。

```python lines theme={null}
@weave.op()  # 🐝 リクエストをトラッキングするデコレータ
def extract_fruit(sentence: str) -> dict:
    client = OpenAI()
    system_prompt = (
        "Parse sentences into a JSON dict with keys: fruit, color and flavor."
    )
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": sentence},
        ],
        temperature=0.7,
        response_format={"type": "json_object"},
    )
    extracted = response.choices[0].message.content
    return json.loads(extracted)

sentence = "There are many fruits that were found on the recently discovered planet Goocrux. There are neoskizzles that grow there, which are purple and taste like candy."
extract_fruit(sentence)
```

これで、デコレートした関数からトレースを取得する Weave project が動作するようになり、Weave UI でそのトレースを確認できます。

<div id="more-examples">
  ## 🚀 さらに例を見る
</div>

Weave のトレースをさらに深く学ぶには、次のリソースをご利用ください。

* [クイックスタートガイド](/ja/weave/quickstart)
* [高度なトレーストピック](/ja/weave/tutorial-tracing_2)
* [Weave でのトレース](/ja/weave/guides/tracking/tracing)