AI Tracing
AIトレーシング
AIトレーシングは、モデル呼び出し、検索、ツール使用、エージェント作業など、1回のAI実行における関連ステップを記録します。この記録は、人々が最初から最後まで実行を追跡するのに役立ちます。
もう一つの例
失敗した回答にはトレースID 8f2 があります。その記録は検索スコア、モデル遅延、ツール入力、およびブロックされた結果とリンクしています。承諾なしに生のプロンプトを保存したり、秘密情報を隠したりすることは、プライバシーの問題であり、良い監視方法ではありません。
主な部分
- 01トレースID
- 02相関スパン
- 03編集済み属性
以下の場合に使用します
モデルと非モデルステップ全体にわたる1回のAI実行で問題を発見したり測定したりする場合、この用語を使用します。
以下の場合は使用しないでください
デフォルトでプライベートコンテンツを収集せず、多数の実行の要約を一つのトレースと呼ばないでください。
コードで使用する名前
trace → spans → events + attributes 出荷前に
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome:Complete the task with AIトレーシング (AI Tracing)。 User context:失敗した回答にはトレースID 8f2 があります。その記録は検索スコア、モデル遅延、ツール入力、およびブロックされた結果とリンクしています。承諾なしに生のプロンプトを保存したり、秘密情報を隠したりすることは、プライバシーの問題であり、良い監視方法ではありません。 AI method or concept:AIトレーシング (AI Tracing)。 Why it fits:モデルと非モデルステップ全体にわたる1回のAI実行で問題を発見したり測定したりする場合、この用語を使用します。 Do not use it when:デフォルトでプライベートコンテンツを収集せず、多数の実行の要約を一つのトレースと呼ばないでください。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary):その情報源にとって公式です。他のプラットフォームやチームはその用語を別の方法で使用する場合があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
このリクエストを確認する
Review how AIトレーシング (AI Tracing) is used now. Definition: AIトレーシングは、モデル呼び出し、検索、ツール使用、エージェント作業など、1回のAI実行における関連ステップを記録します。この記録は、人々が最初から最後まで実行を追跡するのに役立ちます。 Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.