AI Tracing
AI 추적
AI 추적은 모델 호출, 검색, 도구 사용, 에이전트 작업 등 한 번의 AI 실행에서 연결된 단계를 기록합니다. 이 기록은 사람들이 실행을 시작부터 끝까지 따라가는 데 도움을 줍니다.
다른 예시
실패한 답변에는 추적 ID 8f2가 있습니다. 그 기록은 검색 점수, 모델 지연, 도구 입력 및 차단된 결과를 연결합니다. 동의 없이 원시 프롬프트를 저장하거나 개인 정보를 숨기지 않는 것은 개인정보 문제이며, 올바른 모니터링이 아닙니다.
주요 부분
- 01추적 식별자
- 02상관 스팬
- 03편집된 속성
사용할 때
모델 및 비모델 단계를 포함한 AI 실행에서 문제를 찾거나 측정할 때 이 용어를 사용하세요.
다음 경우에는 사용하지 마세요
기본적으로 개인 콘텐츠를 수집하지 마세요, 그리고 여러 실행의 요약을 하나의 추적이라고 부르지 마세요.
코드에서 사용된 이름
trace → spans → events + attributes 출시하기 전에
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 추적 (AI Tracing)。 User context：실패한 답변에는 추적 ID 8f2가 있습니다. 그 기록은 검색 점수, 모델 지연, 도구 입력 및 차단된 결과를 연결합니다. 동의 없이 원시 프롬프트를 저장하거나 개인 정보를 숨기지 않는 것은 개인정보 문제이며, 올바른 모니터링이 아닙니다. AI method or concept：AI 추적 (AI Tracing)。 Why it fits：모델 및 비모델 단계를 포함한 AI 실행에서 문제를 찾거나 측정할 때 이 용어를 사용하세요. Do not use it when：기본적으로 개인 콘텐츠를 수집하지 마세요, 그리고 여러 실행의 요약을 하나의 추적이라고 부르지 마세요. 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)：해당 출처에 대해 공식적인 것입니다. 다른 플랫폼이나 팀은 그 용어를 다른 방식으로 사용할 수 있습니다. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
이 요청을 확인하세요
Review how AI 추적 (AI Tracing) is used now. Definition: AI 추적은 모델 호출, 검색, 도구 사용, 에이전트 작업 등 한 번의 AI 실행에서 연결된 단계를 기록합니다. 이 기록은 사람들이 실행을 시작부터 끝까지 따라가는 데 도움을 줍니다. 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.