Premiers pas
- Accédez à https://wandb.ai et sélectionnez votre projet.
- Dans le menu latéral, sélectionnez Agents pour afficher toutes les conversations d’agent enregistrées dans votre projet.
- Dans la barre d’onglets, sélectionnez Signals.

Termes clés
- Tour de conversation : Un échange aller-retour entre l’utilisateur et l’agent.
- Score : Un score numérique entre 0,0 et 1,0 attribué à un span correspondant.
- Tags : Des tags attribués aux spans correspondants, comme “user-frustration” ou “nsfw”.
Tableau des signaux
Utilisez le sélecteur de fenêtre temporelle et la barre Filtre pour affiner les résultats par évaluateur, agent, plage de score ou période. La chronologie Volume de scores affiche le nombre de signaux que Weave a évalués avec un score ou tagués. Elle reflète les lignes affichées dans le tableau et prend en charge le filtrage par glisser-déposer sur la chronologie.
Créer un nouveau signal
- Tags : appliquez automatiquement un libellé aux spans correspondants, comme
user-frustrationounsfw. Utilisez les tags pour catégoriser les spans ou signaler un comportement indésirable. L’interface utilisateur des signaux n’affiche que les lignes des spans ayant reçu au moins un tag. Un signal de tag peut donc s’exécuter correctement même si vous ne voyez aucun résultat. - Scores : attribuez un score de 0 à 1 aux spans correspondants. Utilisez les scores pour évaluer les performances de l’agent et mesurer les améliorations au fil du temps.
Signaux prédéfinis
Préréglages de score
Signaux personnalisés
- Modèle de prompt : vous pouvez facultativement baser votre scorer sur un ou plusieurs modèles prédéfinis. La sélection de modèles renseigne le Prompt du scorer ; vous pouvez combiner plusieurs modèles ou rédiger un prompt de zéro.
- Prompt du scorer : le prompt envoyé au modèle d’inférence lors du scoring. Weave résout les variables du modèle, telles que
{input_messages},{output_messages},{system_instructions}et{agent_name}, pendant le scoring. - Nom du scorer : le nom d’affichage de ce signal.
- Modèle d’inférence : le LLM à utiliser pour le scoring. Serverless Inference est utilisé par défaut ; CoreWeave Serverless Inference consomme des crédits de votre compte W&B.
- Avancé : développez cette section pour configurer des options supplémentaires :
- N’évaluer que les tours de conversation correspondant à : ajoutez un ou plusieurs filtres pour restreindre les tours de conversation évalués par le signal, par exemple par agent, opération, outil ou modèle. Laissez ce champ vide pour évaluer tous les tours de conversation de l’agent. Weave combine plusieurs filtres avec une logique
AND. - Taux d’échantillonnage : pour les agents à fort trafic, réduisez le taux d’échantillonnage afin de n’évaluer qu’une fraction des tours de conversation correspondants, au lieu de tous les évaluer, et ainsi réduire le coût.
- N’évaluer que les tours de conversation correspondant à : ajoutez un ou plusieurs filtres pour restreindre les tours de conversation évalués par le signal, par exemple par agent, opération, outil ou modèle. Laissez ce champ vide pour évaluer tous les tours de conversation de l’agent. Weave combine plusieurs filtres avec une logique