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# W&B Weave

> W&B Weave で言語モデルアプリをトラッキング、テスト、改善

W\&B Weave は、LLM アプリケーションのトラッキング、評価、改善を支援する可観測性および評価のプラットフォームです。Weave を使うと、次のことができます。

* [観察とデバッグ](/ja/weave/quickstart)で LLM アプリケーションを把握する
* LLM judge と custom scorer を使って、アプリケーションの応答を[評価](/ja/weave/tutorial-eval)する

<div id="get-started">
  ## はじめに
</div>

以下のドキュメントでは、Weave の各ツールの基本的な使い方を順を追って説明します。

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="クイックスタート: LLM の入力と出力をトラッキングする" icon="chart-line" href="/ja/weave/quickstart">
    まずは LLM への基本的な call をトレースし、W\&B アカウントでデータを確認します。
  </Card>

  <Card title="アプリの評価を始める" icon="clipboard-check" href="/ja/weave/tutorial-eval">
    Weave scorer を使って評価パイプラインを構築し、アプリケーションのパフォーマンスをテストしてトラッキングする方法を学びます。
  </Card>

  <Card title="RAG アプリケーションを評価する" icon="search" href="/ja/weave/tutorial-rag">
    Weave と LLM judges を使用して RAG アプリケーションを構築・評価し、検索品質を測定します。
  </Card>
</CardGroup>

<div id="install-weave">
  ## Weaveをインストール
</div>

W\&B Weave は、Python と TypeScript のライブラリを提供しています。Weave ライブラリをインストールするには、次のコマンドを実行します。

<Tabs>
  <Tab title="Python">
    ```bash theme={null}
    pip install weave
    ```
  </Tab>

  <Tab title="TypeScript">
    ```bash theme={null}
    pnpm install weave
    ```
  </Tab>
</Tabs>

Weave ライブラリの利用を開始するには、[Weights & Biases (W\&B) アカウント](https://wandb.ai) を作成し、[User Settings で APIキーを作成](https://wandb.ai/settings) します。APIキーを使用すると、W\&B アカウントに認証してデータの送信を開始できます。