멀티모달 트레이스 기록하기
멀티모달 트레이스 기록하기
LangSmith가 트레이스의 일부로 이미지 로깅과 렌더링을 지원하는 방법을 알려드릴게요. 현재 멀티모달 LLM 실행에 대해 지원됩니다.
이미지를 기록하려면 Python에서는 wrap_openai, TypeScript에서는 wrapOpenAI를 사용하고 입력의 일부로 이미지 URL 또는 base64 인코딩된 이미지를 전달하세요.
from openai import OpenAI
from langsmith.wrappers import wrap_openai
client = wrap_openai(OpenAI())
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4-turbo",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "What's in this image?"},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg",
},
},
],
}
],
)
print(response.choices[0])
import OpenAI from "openai";
import { wrapOpenAI } from "langsmith/wrappers";
// Wrap the OpenAI client to automatically log traces
const wrappedClient = wrapOpenAI(new OpenAI());
const response = await wrappedClient.chat.completions.create({
model: "gpt-4-turbo",
messages: [
{
role: "user",
content: [
{ type: "text", text: "What's in this image?" },
{
type: "image_url",
image_url: {
"url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg",
},
},
],
},
],
});
console.log(response.choices[0]);
이미지는 LangSmith UI에서 트레이스의 일부로 렌더링됩니다.
더 알아보기
- LLM 호출 기록하기 — LLM 단계 커스텀 로깅 요구사항.