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🚀 快速阅读

1. 功能：支持查询跟踪、检索结果记录、LLM 交互记录和性能监控。
2. 技术：基于事件驱动的日志记录框架，支持配置管理和性能分析。
3. 应用：适用于搜索引擎优化、智能问答系统、内容推荐系统等场景。

正文（附运行示例）

RAG Logger 是什么

RAG Logger 是一款专为检索增强生成（RAG）应用设计的开源日志工具。它作为 LangSmith 的轻量级替代品，专注于满足 RAG 应用的日志记录需求。RAG Logger 提供查询跟踪、检索结果记录、LLM 交互记录和性能监控等功能，支持 JSON 格式的日志存储，实现每日日志组织和自动文件管理。

RAG Logger 完全用 Python 编写，帮助开发者更有效地监控和分析 RAG 应用的性能。无论是搜索引擎优化、智能问答系统，还是内容推荐系统，RAG Logger 都能提供强大的日志记录和分析功能。

RAG Logger 的主要功能

• 查询跟踪：记录用户查询，便于后续分析和监控。
• 检索结果日志记录：记录从检索系统中检索到的文档，包括文档ID、内容和相似度得分。
• LLM 交互记录：记录与大型语言模型（LLM）的交互，包括输入和输出。
• 性能监控：监控和记录 RAG 管道中每一步的执行时间，帮助识别性能瓶颈。
• 结构化存储：以 JSON 格式存储日志，便于机器读取和分析。
• 每日日志组织：按日期组织日志文件，方便管理和检索。

RAG Logger 的技术原理

• 日志记录框架：作为日志记录框架，集成到 RAG 应用中，捕获和记录关键操作的数据。
• 事件驱动：基于事件驱动的设计，每当 RAG 应用中的特定事件发生时，RAG Logger 会记录相关信息。
• 配置管理：支持用户配置日志记录的行为，例如日志级别、输出格式和存储位置。
• 性能分析：记录每一步的执行时间，RAG Logger 能用于分析 RAG 应用的性能。

如何运行 RAG Logger

1. 初始化日志记录器

from logger import RAGLogger

# 初始化日志记录器
logger = RAGLogger(log_dir="logs")

        

          
        
        
        

          

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2. 记录查询

# 记录一个查询
logger.log_query("What is machine learning?")

        

          
        
        
        

          

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3. 跟踪检索步骤

# 开始检索步骤
logger.start_step("retrieval")

# 记录检索结果
logger.log_retrieval(
    source="text",
    total_docs=100,
    retrieved_docs=[{
   "id": 1, "content": "..."}]
)

# 结束检索步骤
logger.end_step("retrieval")

        

          
        
        
        

          

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4. 记录 LLM 交互

# 记录 LLM 交互
logger.log_llm(
    llm_input="User query and context",
    llm_output="Generated response"
)

        

          
        
        
        

          

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5. 保存日志

# 保存日志
logger.save()

        

          
        
        
        

          

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资源

• GitHub 仓库：https://github.com/Brandon-c-tech/RAG-logger

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