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同时试用 W&B Weave 和 Telemetry
映射有界的 W&B Weave 工作流程，保留仍然必要的功能，并在更改生产覆盖范围之前在同一封闭夹具上比较两个系统。
- 1
Inventory W&B Weave
W&B Weave 跟踪、操作、调用和生产监控
- 2
映射一个工作流程
具有安全关联标识符的紧凑运行、模型、工具、评估和最终结果事件；没有跟踪树等效项。
- 3
双运行夹具
练习一次成功运行、工具重试、终端失败和反馈事件，同时比较隐私边界和相关性。
- 4
记录决定
列出所需的跟踪、提示或模型版本、数据集、记分器、反馈、护栏和生产监控工作流程。
Telemetry有何不同
- Weave 遵循详细的 LLM 和智能体执行作为跟踪和版本化 AI 对象； Telemetry 将选定的结果存储在命名事件表中。
- Weave 包括评估数据集、评分器、比较、反馈和特定于 AI 的监控，但没有内置的 Telemetry 等效项。
- Telemetry 将相同的 SQL 模型应用于智能体结果、产品操作、计费、API、作业、Webhooks 和发布。
当 Telemetry 合适时
- 主要问题是人工智能的总体可靠性、成本、采用或可接受的结果，而不是跟踪级调试。
- 专家系统可以保留详细的评估证据，同时 Telemetry 接收经过审查的版本化结果。
- 该团队需要跨人工智能和非人工智能产品工作流程的显式 SQL 和共享事件模型。
每个产品最强的地方
W&B Weave
- 端到端 LLM 和智能体跟踪，包括输入、输出、模型使用、延迟、成本、工具步骤和跟踪级别检查。
- 一流的数据集、评估管道、自定义和内置评分器、版本跟踪、反馈和结果比较。
- 当团队需要互联的人工智能开发、评估和生产监控工作流程时，更适合。
Telemetry
- 直接使用 DataFusion SQL 查询紧凑的运行、请求、工具、评估和产品结果事件。
- 人工智能结果、账户、发布、计费、可靠性和保留产品行为之间的跨工作流连接。
- 应用程序拥有的隐私边界，可以排除提示、输出、检索的内容和详细的跟踪树。
评估清单
使用真实的工作流程测试决策
- 1列出所需的跟踪、提示或模型版本、数据集、记分器、反馈、护栏和生产监控工作流程。
- 2使用相同的成功定义、隐私边界和发布标识符运行一项生产调查和一项冻结评估。
- 3在做出决定之前验证当前托管或自我管理的部署、访问、保留、导出、评估量和定价。
迁移路径
在更改工具之前规划查询和事件迁移
清点当前工作流程实际使用的查询、警报、导出和保留要求。将这些要求映射到类型化的事件契约，转换代表性查询，并在扩大覆盖范围之前双重运行相同的装置。类似的运算符不保证等效的空处理、时间语义或聚合结果。
W&B Weave 工作流程
W&B Weave 跟踪、操作、调用和生产监控
Telemetry映射
具有安全关联标识符的紧凑运行、模型、工具、评估和最终结果事件；没有跟踪树等效项。
双运行验证
练习一次成功运行、工具重试、终端失败和反馈事件，同时比较隐私边界和相关性。
W&B Weave 工作流程
W&B Weave 数据集、评估、评分器和版本化对象
Telemetry映射
聚合 SQL 的版本化评估结果事件；保留 Weave 进行数据集管理、评分器执行、比较和详细审查。
双运行验证
在比较结果之前，使用相同的模型、提示、评分器、阈值和覆盖范围定义运行相同的冻结示例。
W&B Weave 工作流程
W&B Weave 跟踪指标和评估分析
Telemetry映射
DataFusion SQL 仪表板连接人工智能可靠性、成本、审核质量、发布、帐户和下游产品结果。
双运行验证
协调一个封闭时间间隔内的运行计数、令牌使用、成本、延迟、评估覆盖范围、分数分布和可接受的结果。
试用一个工作流程
从一个后端工作流程开始
选择 API 路由、AI 工作流程、Webhook 或作业队列。在扩大覆盖范围之前发送结构化事件并查询它们。
品类购买指南
AI 可观测性工具：基于工作流程的比较
比较 AI 可观测性方法的跟踪、提示、评估、模型成本、工具可靠性、SQL 分析和产品结果。
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