Docs: update Weave

This commit is contained in:
AllenWriter
2025-04-30 11:54:45 +08:00
parent c65fcd4da7
commit 1038ecfce1
4 changed files with 1009 additions and 3 deletions

View File

@@ -208,7 +208,8 @@
"en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/README",
"en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-langsmith",
"en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-langfuse",
"en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-opik"
"en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-opik",
"en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-weave"
]
}
]
@@ -697,7 +698,8 @@
"zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/readme",
"zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-langfuse",
"zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-langsmith",
"zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-opik"
"zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-opik",
"zh-hans/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-weave"
]
},
"zh-hans/guides/monitoring/analysis"
@@ -993,7 +995,7 @@
},
"ja-jp/getting-started/cloud",
{
"group": "Dify 社区版",
"group": "Dify コミュニティ版",
"pages": [
"ja-jp/getting-started/install-self-hosted/README",
"ja-jp/getting-started/install-self-hosted/docker-compose",

View File

@@ -0,0 +1,334 @@
---
title: Integrate W&B Weave
description: SaaS | Community version ≥ v1.3.1
---
### What is W&b Weave
Weights & Biases (W&B) Weave is a framework for tracking, experimenting with, evaluating, deploying, and improving LLM-based applications. Designed for flexibility and scalability, Weave supports every stage of your LLM application development workflow:
<Info>
For more details, please refer to [Weave](https://weave-docs.wandb.ai/).
</Info>
***
### How to Configure Weave
#### 1. Register/Login
Register/Login to [W&B Weave](https://wandb.ai/signup) and get your API key. Then, copy your API key from [here](https://wandb.ai/authorize).
#### 2. Integrating W&B Weave with Dify
Configure Weave in the Dify application. Open the application you need to monitor, open **Monitoring** in the side menu, and select **Tracing app performance** on the page.
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/c33e8fda75ee9052ed23c8690e314862.png)
After clicking configure, paste the **API Key** and **project name**, also specify the **W&B entity**(optionally, default is your username) into the configuration and save.
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/60bce1ae7b883825b13526d172ae0073.png)
Once successfully saved, you can view the monitoring status on the current page.
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/9486cee7bbb61f069842c9ea860e679c.png)
### Viewing Monitoring Data in Weave
Once configured, the debug or production data from applications within Dify can be monitored in Weave.
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/a1c5aa80325e6d0223d48a178393baec.png)
When you switch to Weave, you can view detailed operation logs of Dify applications in the dashboard.
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/2cb04027c00b606029fcc26af2801bfe.png)
Detailed LLM operation logs through Weave will help you optimize the performance of your Dify application.
### Monitoring Data List
#### **Workflow/Chatflow Trace Information**
**Used to track workflows and chatflows**
| Workflow | Weave Trace |
| ---------------------------------------- | ---------------------------- |
| workflow_app_log_id/workflow_run_id | id |
| user_session_id | placed in metadata |
| workflow_{id} | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| Model token consumption | usage_metadata |
| metadata | extra |
| error | error |
| workflow | tags |
| "conversation_id/none for workflow" | conversation_id in metadata |
| conversion_id | parent_run_id |
**Workflow Trace Info**
* workflow_id - Unique identifier of the workflow
* conversation_id - Conversation ID
* workflow_run_id - ID of the current run
* tenant_id - Tenant ID
* elapsed_time - Time taken for the current run
* status - Run status
* version - Workflow version
* total_tokens - Total tokens used in the current run
* file_list - List of processed files
* triggered_from - Source that triggered the current run
* workflow_run_inputs - Input data for the current run
* workflow_run_outputs - Output data for the current run
* error - Errors encountered during the current run
* query - Query used during the run
* workflow_app_log_id - Workflow application log ID
* message_id - Associated message ID
* start_time - Start time of the run
* end_time - End time of the run
* workflow node executions - Information about workflow node executions
* Metadata
* workflow_id - Unique identifier of the workflow
* conversation_id - Conversation ID
* workflow_run_id - ID of the current run
* tenant_id - Tenant ID
* elapsed_time - Time taken for the current run
* status - Run status
* version - Workflow version
* total_tokens - Total tokens used in the current run
* file_list - List of processed files
* triggered_from - Source that triggered the current run
#### **Message Trace Information**
**Used to track LLM-related conversations**
| Chat | Weave Trace |
| -------------------------------- | ---------------------------- |
| message_id | id |
| user_session_id | placed in metadata |
| “message_{id}" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| Model token consumption | usage_metadata |
| metadata | extra |
| error | error |
| "message", conversation_mode | tags |
| conversation_id | conversation_id in metadata |
| conversion_id | parent_run_id |
**Message Trace Info**
* message_id - Message ID
* message_data - Message data
* user_session_id - User session ID
* conversation_model - Conversation mode
* message_tokens - Number of tokens in the message
* answer_tokens - Number of tokens in the answer
* total_tokens - Total number of tokens in the message and answer
* error - Error information
* inputs - Input data
* outputs - Output data
* file_list - List of processed files
* start_time - Start time
* end_time - End time
* message_file_data - File data associated with the message
* conversation_mode - Conversation mode
* Metadata
* conversation_id - Conversation ID
* ls_provider - Model provider
* ls_model_name - Model ID
* status - Message status
* from_end_user_id - ID of the sending user
* from_account_id - ID of the sending account
* agent_based - Whether the message is agent-based
* workflow_run_id - Workflow run ID
* from_source - Message source
#### **Moderation Trace Information**
**Used to track conversation moderation**
| Moderation | Weave Trace |
| ------------- | -------------------- |
| user_id | placed in metadata |
| “moderation" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| moderation | tags |
| message_id | parent_run_id |
**Moderation Trace Info**
* message_id - Message ID
* user_id: User ID
* workflow_app_log_id - Workflow application log ID
* inputs - Moderation input data
* message_data - Message data
* flagged - Whether the content is flagged for attention
* action - Specific actions taken
* preset_response - Preset response
* start_time - Moderation start time
* end_time - Moderation end time
* Metadata
* message_id - Message ID
* action - Specific actions taken
* preset_response - Preset response
#### **Suggested Question Trace Information**
**Used to track suggested questions**
| Suggested Question | Weave Trace |
| ---------------------- | -------------------- |
| user_id | placed in metadata |
| suggested_question | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| suggested_question | tags |
| message_id | parent_run_id |
**Message Trace Info**
* message_id - Message ID
* message_data - Message data
* inputs - Input content
* outputs - Output content
* start_time - Start time
* end_time - End time
* total_tokens - Number of tokens
* status - Message status
* error - Error information
* from_account_id - ID of the sending account
* agent_based - Whether the message is agent-based
* from_source - Message source
* model_provider - Model provider
* model_id - Model ID
* suggested_question - Suggested question
* level - Status level
* status_message - Status message
* Metadata
* message_id - Message ID
* ls_provider - Model provider
* ls_model_name - Model ID
* status - Message status
* from_end_user_id - ID of the sending user
* from_account_id - ID of the sending account
* workflow_run_id - Workflow run ID
* from_source - Message source
#### **Dataset Retrieval Trace Information**
**Used to track knowledge base retrieval**
| Dataset Retrieval | Weave Trace |
| --------------------- | -------------------- |
| user_id | placed in metadata |
| dataset_retrieval | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| dataset_retrieval | tags |
| message_id | parent_run_id |
**Dataset Retrieval Trace Info**
* message_id - Message ID
* inputs - Input content
* documents - Document data
* start_time - Start time
* end_time - End time
* message_data - Message data
* Metadata
* message_id - Message ID
* ls_provider - Model provider
* ls_model_name - Model ID
* status - Message status
* from_end_user_id - ID of the sending user
* from_account_id - ID of the sending account
* agent_based - Whether the message is agent-based
* workflow_run_id - Workflow run ID
* from_source - Message source
#### **Tool Trace Information**
**Used to track tool invocation**
| Tool | Weave Trace |
| --------------------- | -------------------- |
| user_id | placed in metadata |
| tool_name | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| "tool", tool_name | tags |
| message_id | parent_run_id |
#### **Tool Trace Info**
* message_id - Message ID
* tool_name - Tool name
* start_time - Start time
* end_time - End time
* tool_inputs - Tool inputs
* tool_outputs - Tool outputs
* message_data - Message data
* error - Error information, if any
* inputs - Inputs for the message
* outputs - Outputs of the message
* tool_config - Tool configuration
* time_cost - Time cost
* tool_parameters - Tool parameters
* file_url - URL of the associated file
* Metadata
* message_id - Message ID
* tool_name - Tool name
* tool_inputs - Tool inputs
* tool_outputs - Tool outputs
* tool_config - Tool configuration
* time_cost - Time cost
* error - Error information, if any
* tool_parameters - Tool parameters
* message_file_id - Message file ID
* created_by_role - Role of the creator
* created_user_id - User ID of the creator
**Generate Name Trace Information**
**Used to track conversation title generation**
| Generate Name | Weave Trace |
| ----------------- | -------------------- |
| user_id | placed in metadata |
| generate_name | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| generate_name | tags |
**Generate Name Trace Info**
* conversation_id - Conversation ID
* inputs - Input data
* outputs - Generated conversation name
* start_time - Start time
* end_time - End time
* tenant_id - Tenant ID
* Metadata
* conversation_id - Conversation ID
* tenant_id - Tenant ID

View File

@@ -0,0 +1,336 @@
---
title: W&B Weaveの統合
description: SaaS | コミュニティ版 ≥ v1.3.1
---
### W&B Weaveとは
Weights & Biases (W&B) Weaveは、LLMベースのアプリケーションの追跡、実験、評価、デプロイ、改善のためのフレームワークです。柔軟性とスケーラビリティを考慮して設計されたWeaveは、LLMアプリケーション開発ワークフローのあらゆる段階をサポートします
<Info>
詳細については、[Weave](https://weave-docs.wandb.ai/)を参照してください。
</Info>
***
### Weaveの設定方法
#### 1. [W&B Weave](https://wandb.ai/signup)に登録/ログイン
APIキーを取得する
次に、https://wandb.ai でWeights & Biases (W&B)アカウントを作成し、https://wandb.ai/authorize からAPIキーをコピーします
#### 2. W&B WeaveをDifyと統合する
DifyアプリケーションでWeaveを設定します。監視が必要なアプリケーションを開き、サイドメニューの**モニタリング**を開き、ページ上の**アプリケーションパフォーマンスの追跡**を選択します。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/c33e8fda75ee9052ed23c8690e314862.png)
設定をクリックした後、**APIキー**と**プロジェクト名**を貼り付け、**W&Bエンティティ**(オプション、デフォルトはユーザー名)も指定して設定を保存します。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/60bce1ae7b883825b13526d172ae0073.png)
正常に保存されると、現在のページで監視状態を確認できます。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/9486cee7bbb61f069842c9ea860e679c.png)
### Weaveでモニタリングデータを表示する
設定が完了すると、Dify内のアプリケーションからのデバッグまたは本番データをWeaveで監視できます。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/a1c5aa80325e6d0223d48a178393baec.png)
Weaveに切り替えると、ダッシュボードでDifyアプリケーションの詳細な操作ログを確認できます。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/2cb04027c00b606029fcc26af2801bfe.png)
Weaveを通じた詳細なLLM操作ログは、Difyアプリケーションのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
### モニタリングデータリスト
#### **ワークフロー/チャットフロートレース情報**
**ワークフローとチャットフローを追跡するために使用**
| ワークフロー | Weaveトレース |
| ------------------------------------ | ---------------------------- |
| workflow_app_log_id/workflow_run_id | id |
| user_session_id | メタデータに配置 |
| workflow_{id} | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| モデルトークン消費量 | usage_metadata |
| metadata | extra |
| error | error |
| workflow | tags |
| "conversation_id/none for workflow" | メタデータ内のconversation_id |
| conversion_id | parent_run_id |
**ワークフロートレース情報**
* workflow_id - ワークフローの一意の識別子
* conversation_id - 会話ID
* workflow_run_id - 現在の実行のID
* tenant_id - テナントID
* elapsed_time - 現在の実行にかかった時間
* status - 実行ステータス
* version - ワークフローバージョン
* total_tokens - 現在の実行で使用されたトークンの総数
* file_list - 処理されたファイルのリスト
* triggered_from - 現在の実行をトリガーしたソース
* workflow_run_inputs - 現在の実行の入力データ
* workflow_run_outputs - 現在の実行の出力データ
* error - 現在の実行中に発生したエラー
* query - 実行中に使用されたクエリ
* workflow_app_log_id - ワークフローアプリケーションログID
* message_id - 関連するメッセージID
* start_time - 実行の開始時間
* end_time - 実行の終了時間
* workflow node executions - ワークフローノード実行に関する情報
* メタデータ
* workflow_id - ワークフローの一意の識別子
* conversation_id - 会話ID
* workflow_run_id - 現在の実行のID
* tenant_id - テナントID
* elapsed_time - 現在の実行にかかった時間
* status - 実行ステータス
* version - ワークフローバージョン
* total_tokens - 現在の実行で使用されたトークンの総数
* file_list - 処理されたファイルのリスト
* triggered_from - 現在の実行をトリガーしたソース
#### **メッセージトレース情報**
**LLM関連の会話を追跡するために使用**
| チャット | Weaveトレース |
| ---------------------------------- | ----------------------------- |
| message_id | id |
| user_session_id | メタデータに配置 |
| "message_{id}" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| モデルトークン消費量 | usage_metadata |
| metadata | extra |
| error | error |
| "message", conversation_mode | tags |
| conversation_id | メタデータ内のconversation_id |
| conversion_id | parent_run_id |
**メッセージトレース情報**
* message_id - メッセージID
* message_data - メッセージデータ
* user_session_id - ユーザーセッションID
* conversation_model - 会話モード
* message_tokens - メッセージ内のトークン数
* answer_tokens - 回答内のトークン数
* total_tokens - メッセージと回答内のトークンの総数
* error - エラー情報
* inputs - 入力データ
* outputs - 出力データ
* file_list - 処理されたファイルのリスト
* start_time - 開始時間
* end_time - 終了時間
* message_file_data - メッセージに関連するファイルデータ
* conversation_mode - 会話モード
* メタデータ
* conversation_id - 会話ID
* ls_provider - モデルプロバイダー
* ls_model_name - モデルID
* status - メッセージステータス
* from_end_user_id - 送信ユーザーのID
* from_account_id - 送信アカウントのID
* agent_based - メッセージがエージェントベースかどうか
* workflow_run_id - ワークフロー実行ID
* from_source - メッセージソース
#### **モデレーショントレース情報**
**会話モデレーションを追跡するために使用**
| モデレーション | Weaveトレース |
| ------------- | ----------------------- |
| user_id | メタデータに配置 |
| "moderation" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| \[moderation] | tags |
| message_id | parent_run_id |
**モデレーショントレース情報**
* message_id - メッセージID
* user_id: ユーザーID
* workflow_app_log_id - ワークフローアプリケーションログID
* inputs - モデレーション入力データ
* message_data - メッセージデータ
* flagged - コンテンツが注意対象としてフラグ付けされているかどうか
* action - 取られた特定のアクション
* preset_response - プリセット応答
* start_time - モデレーション開始時間
* end_time - モデレーション終了時間
* メタデータ
* message_id - メッセージID
* action - 取られた特定のアクション
* preset_response - プリセット応答
#### **提案質問トレース情報**
**提案された質問を追跡するために使用**
| 提案質問 | Weaveトレース |
| ---------------------- | ----------------------- |
| user_id | メタデータに配置 |
| suggested_question | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| suggested_question | tags |
| message_id | parent_run_id |
**メッセージトレース情報**
* message_id - メッセージID
* message_data - メッセージデータ
* inputs - 入力内容
* outputs - 出力内容
* start_time - 開始時間
* end_time - 終了時間
* total_tokens - トークン数
* status - メッセージステータス
* error - エラー情報
* from_account_id - 送信アカウントのID
* agent_based - メッセージがエージェントベースかどうか
* from_source - メッセージソース
* model_provider - モデルプロバイダー
* model_id - モデルID
* suggested_question - 提案された質問
* level - ステータスレベル
* status_message - ステータスメッセージ
* メタデータ
* message_id - メッセージID
* ls_provider - モデルプロバイダー
* ls_model_name - モデルID
* status - メッセージステータス
* from_end_user_id - 送信ユーザーのID
* from_account_id - 送信アカウントのID
* workflow_run_id - ワークフロー実行ID
* from_source - メッセージソース
#### **データセット検索トレース情報**
**ナレッジベース検索を追跡するために使用**
| データセット検索 | Weaveトレース |
| --------------------- | ----------------------- |
| user_id | メタデータに配置 |
| dataset_retrieval | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| dataset_retrieval | tags |
| message_id | parent_run_id |
**データセット検索トレース情報**
* message_id - メッセージID
* inputs - 入力内容
* documents - ドキュメントデータ
* start_time - 開始時間
* end_time - 終了時間
* message_data - メッセージデータ
* メタデータ
* message_id - メッセージID
* ls_provider - モデルプロバイダー
* ls_model_name - モデルID
* status - メッセージステータス
* from_end_user_id - 送信ユーザーのID
* from_account_id - 送信アカウントのID
* agent_based - メッセージがエージェントベースかどうか
* workflow_run_id - ワークフロー実行ID
* from_source - メッセージソース
#### **ツールトレース情報**
**ツール呼び出しを追跡するために使用**
| ツール | Weaveトレース |
| --------------------- | ----------------------- |
| user_id | メタデータに配置 |
| tool_name | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| \["tool", tool_name] | tags |
| message_id | parent_run_id |
#### **ツールトレース情報**
* message_id - メッセージID
* tool_name - ツール名
* start_time - 開始時間
* end_time - 終了時間
* tool_inputs - ツール入力
* tool_outputs - ツール出力
* message_data - メッセージデータ
* error - エラー情報(もしあれば)
* inputs - メッセージの入力
* outputs - メッセージの出力
* tool_config - ツール設定
* time_cost - 時間コスト
* tool_parameters - ツールパラメータ
* file_url - 関連ファイルのURL
* メタデータ
* message_id - メッセージID
* tool_name - ツール名
* tool_inputs - ツール入力
* tool_outputs - ツール出力
* tool_config - ツール設定
* time_cost - 時間コスト
* error - エラー情報(もしあれば)
* tool_parameters - ツールパラメータ
* message_file_id - メッセージファイルID
* created_by_role - 作成者のロール
* created_user_id - 作成者のユーザーID
**名前生成トレース情報**
**会話タイトル生成を追跡するために使用**
| 名前生成 | Weaveトレース |
| ----------------- | ----------------------- |
| user_id | メタデータに配置 |
| generate_name | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| generate_name | tags |
**名前生成トレース情報**
* conversation_id - 会話ID
* inputs - 入力データ
* outputs - 生成された会話名
* start_time - 開始時間
* end_time - 終了時間
* tenant_id - テナントID
* メタデータ
* conversation_id - 会話ID
* tenant_id - テナントID

View File

@@ -0,0 +1,334 @@
---
title: 集成 W&B Weave
description: SaaS | 社区版版本号 ≥ v1.3.1
---
### 什么是 W&B Weave
Weights & Biases (W&B) Weave 是一个用于跟踪、实验、评估、部署和改进基于 LLM 的应用程序的框架。Weave 专为灵活性和可扩展性而设计,支持 LLM 应用程序开发工作流的每个阶段:
<Info>
更多详情,请参考 [Weave](https://weave-docs.wandb.ai/)。
</Info>
***
### 如何配置 Weave
#### 1. 注册/登录
前往 [W&B Weave](https://wandb.ai/signup) 注册/登录。创建一个 Weights & Biases (W&B) 账户,并在[此处](https://wandb.ai/authorize)复制 API 密钥。
#### 2. 将 W&B Weave 与 Dify 集成
在 Dify 应用程序中配置 Weave。打开需要监控的应用程序在侧边菜单中打开**监控**,在页面上选择**跟踪应用性能**。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/c33e8fda75ee9052ed23c8690e314862.png)
点击配置后,粘贴 **API 密钥**和**项目名称**,指定 **W&B 实体**(可选,默认为您的用户名)到配置中并保存。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/60bce1ae7b883825b13526d172ae0073.png)
成功保存后,您可以在当前页面查看监控状态。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/9486cee7bbb61f069842c9ea860e679c.png)
### 在 Weave 中查看监控数据
配置完成后Dify 内应用的调试或生产数据可以在 Weave 中进行监控。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/a1c5aa80325e6d0223d48a178393baec.png)
当您切换到 Weave 时,可以在仪表板中查看 Dify 应用程序的详细操作日志。
![](https://assets-docs.dify.ai/2025/04/2cb04027c00b606029fcc26af2801bfe.png)
通过 Weave 获取的详细 LLM 操作日志将帮助您优化 Dify 应用程序的性能。
### 监控数据列表
#### **工作流/对话流追踪信息**
**用于追踪工作流和对话流**
| 工作流 | Weave 追踪 |
| ---------------------------------------- | ---------------------------- |
| workflow_app_log_id/workflow_run_id | id |
| user_session_id | 放置在元数据中 |
| workflow_{id} | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| 模型令牌消耗 | usage_metadata |
| metadata | extra |
| error | error |
| workflow | tags |
| "conversation_id/none for workflow" | 元数据中的 conversation_id |
| conversion_id | parent_run_id |
**工作流追踪信息**
* workflow_id - 工作流的唯一标识符
* conversation_id - 对话 ID
* workflow_run_id - 当前运行的 ID
* tenant_id - 租户 ID
* elapsed_time - 当前运行所花费的时间
* status - 运行状态
* version - 工作流版本
* total_tokens - 当前运行中使用的总令牌数
* file_list - 处理的文件列表
* triggered_from - 触发当前运行的来源
* workflow_run_inputs - 当前运行的输入数据
* workflow_run_outputs - 当前运行的输出数据
* error - 当前运行期间遇到的错误
* query - 运行期间使用的查询
* workflow_app_log_id - 工作流应用程序日志 ID
* message_id - 关联的消息 ID
* start_time - 运行的开始时间
* end_time - 运行的结束时间
* workflow node executions - 工作流节点执行的信息
* 元数据
* workflow_id - 工作流的唯一标识符
* conversation_id - 对话 ID
* workflow_run_id - 当前运行的 ID
* tenant_id - 租户 ID
* elapsed_time - 当前运行所花费的时间
* status - 运行状态
* version - 工作流版本
* total_tokens - 当前运行中使用的总令牌数
* file_list - 处理的文件列表
* triggered_from - 触发当前运行的来源
#### **消息追踪信息**
**用于追踪与 LLM 相关的对话**
| 聊天 | Weave 追踪 |
| -------------------------------- | ----------------------------- |
| message_id | id |
| user_session_id | 放置在元数据中 |
| "message_{id}" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| 模型令牌消耗 | usage_metadata |
| metadata | extra |
| error | error |
| "message", conversation_mode | tags |
| conversation_id | 元数据中的 conversation_id |
| conversion_id | parent_run_id |
**消息追踪信息**
* message_id - 消息 ID
* message_data - 消息数据
* user_session_id - 用户会话 ID
* conversation_model - 对话模式
* message_tokens - 消息中的令牌数
* answer_tokens - 回答中的令牌数
* total_tokens - 消息和回答中的总令牌数
* error - 错误信息
* inputs - 输入数据
* outputs - 输出数据
* file_list - 处理的文件列表
* start_time - 开始时间
* end_time - 结束时间
* message_file_data - 与消息关联的文件数据
* conversation_mode - 对话模式
* 元数据
* conversation_id - 对话 ID
* ls_provider - 模型提供商
* ls_model_name - 模型 ID
* status - 消息状态
* from_end_user_id - 发送用户的 ID
* from_account_id - 发送账户的 ID
* agent_based - 消息是否基于代理
* workflow_run_id - 工作流运行 ID
* from_source - 消息来源
#### **审核追踪信息**
**用于追踪对话审核**
| 审核 | Weave 追踪 |
| ------------- | ---------------------- |
| user_id | 放置在元数据中 |
| "moderation" | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| \[moderation] | tags |
| message_id | parent_run_id |
**审核追踪信息**
* message_id - 消息 ID
* user_id: 用户 ID
* workflow_app_log_id - 工作流应用程序日志 ID
* inputs - 审核输入数据
* message_data - 消息数据
* flagged - 内容是否被标记为需要注意
* action - 采取的特定操作
* preset_response - 预设响应
* start_time - 审核开始时间
* end_time - 审核结束时间
* 元数据
* message_id - 消息 ID
* action - 采取的特定操作
* preset_response - 预设响应
#### **建议问题追踪信息**
**用于追踪建议的问题**
| 建议问题 | Weave 追踪 |
| ---------------------- | ---------------------- |
| user_id | 放置在元数据中 |
| suggested_question | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| suggested_question | tags |
| message_id | parent_run_id |
**消息追踪信息**
* message_id - 消息 ID
* message_data - 消息数据
* inputs - 输入内容
* outputs - 输出内容
* start_time - 开始时间
* end_time - 结束时间
* total_tokens - 令牌数
* status - 消息状态
* error - 错误信息
* from_account_id - 发送账户的 ID
* agent_based - 消息是否基于代理
* from_source - 消息来源
* model_provider - 模型提供商
* model_id - 模型 ID
* suggested_question - 建议的问题
* level - 状态级别
* status_message - 状态消息
* 元数据
* message_id - 消息 ID
* ls_provider - 模型提供商
* ls_model_name - 模型 ID
* status - 消息状态
* from_end_user_id - 发送用户的 ID
* from_account_id - 发送账户的 ID
* workflow_run_id - 工作流运行 ID
* from_source - 消息来源
#### **数据集检索追踪信息**
**用于追踪知识库检索**
| 数据集检索 | Weave 追踪 |
| --------------------- | --------------------- |
| user_id | 放置在元数据中 |
| dataset_retrieval | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| dataset_retrieval | tags |
| message_id | parent_run_id |
**数据集检索追踪信息**
* message_id - 消息 ID
* inputs - 输入内容
* documents - 文档数据
* start_time - 开始时间
* end_time - 结束时间
* message_data - 消息数据
* 元数据
* message_id - 消息 ID
* ls_provider - 模型提供商
* ls_model_name - 模型 ID
* status - 消息状态
* from_end_user_id - 发送用户的 ID
* from_account_id - 发送账户的 ID
* agent_based - 消息是否基于代理
* workflow_run_id - 工作流运行 ID
* from_source - 消息来源
#### **工具追踪信息**
**用于追踪工具调用**
| 工具 | Weave 追踪 |
| --------------------- | ----------------------- |
| user_id | 放置在元数据中 |
| tool_name | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| \["tool", tool_name] | tags |
| message_id | parent_run_id |
#### **工具追踪信息**
* message_id - 消息 ID
* tool_name - 工具名称
* start_time - 开始时间
* end_time - 结束时间
* tool_inputs - 工具输入
* tool_outputs - 工具输出
* message_data - 消息数据
* error - 错误信息(如果有)
* inputs - 消息的输入
* outputs - 消息的输出
* tool_config - 工具配置
* time_cost - 时间成本
* tool_parameters - 工具参数
* file_url - 关联文件的 URL
* 元数据
* message_id - 消息 ID
* tool_name - 工具名称
* tool_inputs - 工具输入
* tool_outputs - 工具输出
* tool_config - 工具配置
* time_cost - 时间成本
* error - 错误信息(如果有)
* tool_parameters - 工具参数
* message_file_id - 消息文件 ID
* created_by_role - 创建者的角色
* created_user_id - 创建者的用户 ID
**生成名称追踪信息**
**用于追踪对话标题生成**
| 生成名称 | Weave 追踪 |
| ----------------- | ---------------------- |
| user_id | 放置在元数据中 |
| generate_name | name |
| start_time | start_time |
| end_time | end_time |
| inputs | inputs |
| outputs | outputs |
| metadata | extra |
| generate_name | tags |
**生成名称追踪信息**
* conversation_id - 对话 ID
* inputs - 输入数据
* outputs - 生成的对话名称
* start_time - 开始时间
* end_time - 结束时间
* tenant_id - 租户 ID
* 元数据
* conversation_id - 对话 ID
* tenant_id - 租户 ID