트레이스에 태그 추가

트레이스에 태그 추가 (Add Tags to Traces)

Confident AI에서 트레이스를 더 잘 보이게 하려고 태그를 추가하는 방법을 다루는 페이지예요. 복잡한 구조화 데이터를 담을 수 있는 metadata와 달리 태그는 간단한 문자열 라벨이라서 관련 트레이스를 쉽게 묶어주고, 스팬에는 적용되지 않아요.

출처: 문서

본문

개요 (Overview)

복잡한 구조화 데이터를 담을 수 있는 metadata와 달리, 태그(tags)는 간단한 문자열 라벨이에요. 관련 트레이스를 함께 그룹화하기 쉽게 해주고, 스팬에는 적용될 수 없어요.

이 패턴은 자동 계측된 통합에서도 동작해요. 트레이스 컨텍스트는 래퍼 스팬을 만들지 않으면서 통합이 만든 트레이스에 태그를 추가해요.

트레이스에 태그 추가 (Add Tags to Traces)

태그는 트레이스 레벨에서 적용되어, 그 트레이스 안의 모든 스팬에 보여요. 태그하고 싶은 작업 주위에 트레이스 컨텍스트를 열어요:

Python

from langchain_openai import ChatOpenAI
from confident_trace import init, trace_context

init()
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

def llm_app(query: str):
    with trace_context(tags=["Causal Chit-Chat"]):
        return model.invoke(query)

TypeScript

import { generateText } from "ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { init, traceContext } from "confident-trace";

init();

const llmApp = (query: string) =>
    traceContext({ tags: ["Causal Chit-Chat"] }, () =>
        generateText({ model: openai("gpt-4o"), prompt: query }),
    );

Vercel AI SDK 호출이 계측되도록 Node preload로 진입점을 실행하세요.

트레이스 컨텍스트는 그 안에서 시작된 트레이스에 기본값을 공급하고, 트레이스에 이미 설정된 태그를 덮어쓰지 않아요. 태그 리스트는 병합되지 않으므로, 원하는 모든 태그를 하나의 리스트로 제공해요. 전체 동작은 Update Trace Properties에서 볼 수 있어요.

다음 단계 (Next Steps)

Metadata

문자열 라벨로 부족할 때는 구조화된 JSON 직렬화 가능한 데이터를 트레이스와 스팬에 붙여요.

Threads

트레이스를 대화로 묶고 단일 트레이스 대신 전체 스레드에 태그를 붙여요.

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