")
model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-002")
response = model.generate_content(
"What's a good name for a flower shop specialising in selling dried flower bouquets?"
)
```
## 직접 ops 추적하기
함수를 `@weave.op`으로 감싸면 입력, 출력, 앱 로직 캡처가 시작되어 데이터가 앱 전체에서 어떻게 흐르는지 디버깅할 수 있습니다. ops를 깊게 중첩하고, 추적하려는 함수들을 트리 형태로 구성할 수 있습니다. 또한 실험하는 동안 코드 버전 관리도 자동으로 시작되어 아직 git에 커밋되지 않은 임시 세부 사항까지 캡처합니다.
[`@weave.op`](/ko/weave/guides/tracking/ops)으로 데코레이팅된 함수를 만들기만 하면 됩니다.
아래 예제에는 도시에서 방문할 장소를 추천하는, `@weave.op`으로 감싼 함수 `recommend_places_to_visit`가 있습니다.
```python lines theme={null}
import os
from google import genai
import weave
weave.init(project_name="google-genai")
google_client = genai.Client(api_key=os.getenv("GOOGLE_GENAI_KEY"))
@weave.op()
def recommend_places_to_visit(city: str, model: str = "gemini-1.5-flash"):
response = google_client.models.generate_content(
model=model,
contents="You are a helpful assistant meant to suggest all budget-friendly places to visit in a city",
)
return response.text
recommend_places_to_visit("New York")
recommend_places_to_visit("Paris")
recommend_places_to_visit("Kolkata")
```
[
](https://wandb.ai/geekyrakshit/google-genai/weave/traces)
## 더 쉽게 실험할 수 있도록 `Model` 만들기
구성 요소가 많아지면 실험을 체계적으로 정리하기가 어려워집니다. [`Model`](../core-types/models) 클래스를 사용하면 system prompt나 사용 중인 모델처럼 앱의 실험 세부 정보를 캡처하고 정리할 수 있습니다. 이렇게 하면 앱의 여러 반복 버전을 정리하고 비교하는 데 도움이 됩니다.
코드를 버전 관리하고 입력/출력을 캡처하는 것에 더해, [`Model`](../core-types/models)은 애플리케이션의 동작을 제어하는 구조화된 매개변수도 캡처하므로 어떤 매개변수가 가장 효과적이었는지 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한 Weave Models를 `serve` 및 [`Evaluation`](../core-types/evaluations)과 함께 사용할 수도 있습니다.
아래 예시에서는 `CityVisitRecommender`를 실험해 볼 수 있습니다. 이 중 하나를 변경할 때마다 `CityVisitRecommender`의 새 *버전*이 생성됩니다.
```python lines theme={null}
import os
from google import genai
import weave
weave.init(project_name="google-genai")
google_client = genai.Client(api_key=os.getenv("GOOGLE_GENAI_KEY"))
class CityVisitRecommender(weave.Model):
model: str
@weave.op()
def predict(self, city: str) -> str:
response = google_client.models.generate_content(
model=self.model,
contents="You are a helpful assistant meant to suggest all budget-friendly places to visit in a city",
)
return response.text
city_recommender = CityVisitRecommender(model="gemini-1.5-flash")
print(city_recommender.predict("New York"))
print(city_recommender.predict("San Francisco"))
print(city_recommender.predict("Los Angeles"))
```
](https://wandb.ai/geekyrakshit/google-genai/weave/traces)
Weave는 [Vertex APIs](https://github.com/googleapis/python-aiplatform/tree/main/vertexai/generative_models)의 트레이스도 자동으로 캡처합니다. 추적을 시작하려면 `weave.init(project_name="