プロジェクト管理ガイド

from aitracer import AITracer

# コンストラクタでプロジェクトを指定
tracer = AITracer(
    api_key="at-xxxx",
    project="my-chatbot-production"
)

# 以降のすべてのログがこのプロジェクトに記録される
client = tracer.wrap_openai(OpenAI())

<?php
use AITracer\AITracer;

// コンストラクタでプロジェクトを指定
$tracer = new AITracer([
    'api_key' => 'at-xxxx',
    'project' => 'my-chatbot-production'
]);

$client = $tracer->wrapOpenAI(OpenAI::client($apiKey));

import { AITracer } from '@haro/aitracer';

// コンストラクタでプロジェクトを指定
const tracer = new AITracer({
  apiKey: 'at-xxxx',
  projectId: 'my-chatbot-production'
});

# 本番環境 (.env.production)
AITRACER_API_KEY=at-xxxx
AITRACER_PROJECT=my-chatbot-production

# ステージング環境 (.env.staging)
AITRACER_API_KEY=at-xxxx
AITRACER_PROJECT=my-chatbot-staging

# 開発環境 (.env.development)
AITRACER_API_KEY=at-xxxx
AITRACER_PROJECT=my-chatbot-development

from aitracer import AITracer

# 環境変数から自動で読み込む（パラメータ省略可）
tracer = AITracer()

# または明示的に環境変数から取得
import os
tracer = AITracer(
    api_key=os.getenv("AITRACER_API_KEY"),
    project=os.getenv("AITRACER_PROJECT")
)

# 手動ログの場合、リクエスト単位でプロジェクトを指定可能
tracer.log({
    "model": "gpt-4",
    "provider": "openai",
    "project": "special-feature",  # このログだけ別プロジェクトに
    "input_data": {...},
    "output_data": {...}
})

from aitracer import AITracer
from openai import OpenAI

# プロジェクトごとにTracerを作成
tracer_chat = AITracer(project="chatbot")
tracer_search = AITracer(project="search-feature")
tracer_summary = AITracer(project="summarization")

# 機能ごとに異なるクライアントを使用
chat_client = tracer_chat.wrap_openai(OpenAI())
search_client = tracer_search.wrap_openai(OpenAI())
summary_client = tracer_summary.wrap_openai(OpenAI())

# デフォルトプロジェクト
tracer = AITracer(project="main-app")
client = tracer.wrap_openai(OpenAI())

# 通常のリクエスト（main-app に記録）
response = client.chat.completions.create(...)

# 一時的にプロジェクトを変更
with tracer.project("experimental-feature"):
    # このブロック内のログは experimental-feature に記録
    response = client.chat.completions.create(...)

# ブロック外では元のプロジェクトに戻る
response = client.chat.completions.create(...)  # main-app に記録

# 良い例：ケバブケースで統一
my-chatbot-production
my-chatbot-staging
search-api-production

# 避けるべき例：命名規則がバラバラ
MyChatBot
my_chatbot_staging
searchAPI-prod

# 悪い例：ハードコード
tracer = AITracer(project="my-chatbot-production")

# 良い例：環境変数
tracer = AITracer(project=os.getenv("AITRACER_PROJECT"))

# プロジェクト：アプリ+環境で大分類
tracer = AITracer(project="chatbot-production")

# メタデータ：詳細な属性を付与
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[...],
    extra_body={
        "aitracer_metadata": {
            "user_id": "user-123",
            "feature": "customer-support",
            "version": "2.1.0"
        }
    }
)