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Loading AI Observability Input/Output

Offen
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Bewertung

Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit
20/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
python

Rechercherichtung

Beginne mit der Python-API von datadog-api-client, die zum Abrufen der Traces verwendet wird, und vergleiche dann deren zurückgegebene trace_ids mit denen, die in Datadog's AI Observability LLM Observability traces angezeigt werden. Ermittle, ob Input-/Output-Inhalte über einen vorhandenen Endpunkt bereitgestellt werden oder ein neues Feature erfordern; abgeschlossen bedeutet, dass der unterstützte Abrufpfad oder seine Einschränkung dokumentiert und verifiziert ist.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

kind/feature-request stale

Hi

I got some confused in using of the datadog-api-client-python.
What I tried to do is pulling the information that passed to datadog from my application that I can see on the AI Observability > LLM Observability > Monitor > Traces > CONTENT > Input/Output.

However, the things I pulled thru datadog-api-client, gave me the different trace_ids that I saw on the DATADOG Platform, and also I am only received the infrastructure log signals but unable to retrieve the content (input/output).

Could you please add the feature or tutorial teach me how to do that?

I cannot find any useful information from datadog doc itself, Chatbot AIs, or the tech blogs on the internet.

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
167
Forks
55
Ø Merge
3 T. 17 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
80

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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