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Loading AI Observability Input/Output

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Les mainteneurs répondent en général sous 2 jours

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Évaluation

Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Accessibilité débutants
20/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
python

Piste de recherche

Commencez par l'API Python de datadog-api-client utilisée pour récupérer les traces, puis comparez les trace_ids renvoyés avec ceux affichés dans les AI Observability LLM Observability traces de Datadog. Déterminez si le contenu d'entrée/sortie est exposé par un endpoint existant ou nécessite une nouvelle feature ; le travail est terminé lorsque le chemin de récupération pris en charge ou sa limitation est documenté et vérifié.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

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.

Langage dominant
Python
Étoiles
167
Forks
55
Merge moyen
3 j 17 h
PR mergées (30 j)
80

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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