RAG Logger – 專為檢索增強生成應用設計的開源日志工具

RAG Logger是什么

RAG Logger是一款開源日志記錄工具，專為檢索增強生成（RAG）應用而設計。作為LangSmith的輕量級替代方案，它專注于滿足RAG應用的特定日志記錄需求。RAG Logger具備查詢跟蹤、檢索結果記錄、與大型語言模型（LLM）的交互記錄以及性能監控等多種功能，支持以JSON格式存儲日志，實現每日日志的組織與自動文件管理。該工具完全用Python編寫，旨在幫助開發者更高效地監控和分析RAG應用的性能。

RAG Logger的主要功能

• 查詢跟蹤：記錄用戶的查詢信息，便于后續的數據分析與監控。
• 檢索結果日志記錄：保存從檢索系統獲取的文檔信息，包括文檔ID、內容和相似度評分。
• LLM交互記錄：捕捉與大型語言模型的交互數據，包括輸入和輸出信息。
• 性能監控：監測RAG管道每一步的執行時長，幫助識別性能瓶頸。
• 結構化存儲：以JSON格式保存日志，方便機器讀取和后續分析。
• 每日日志組織：按日期整理日志文件，便于管理和檢索。

RAG Logger的技術原理

• 日志記錄框架：作為日志記錄框架，RAG Logger被集成到RAG應用中，捕獲和記錄關鍵操作數據。
• 驅動：基于驅動的設計理念，在RAG應用中的特定發生時進行信息記錄。
• 配置管理：支持用戶自定義日志記錄行為，如日志級別、輸出格式和存儲位置。
• 性能分析：通過記錄每個步驟的執行時間，RAG Logger為性能分析提供了有力支持。

RAG Logger的項目地址

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

RAG Logger的應用場景

• 搜索引擎優化：在搜索引擎環境中，記錄和分析用戶查詢及返回結果，以優化搜索算法和提升用戶體驗。
• 智能問答系統：在智能問答系統中，記錄用戶提問及系統回答的過程，包括檢索和生成步驟，幫助開發者改進系統性能。
• 內容推薦系統：在內容推薦系統中，跟蹤用戶行為及推薦依據，分析推薦算法效果，進行必要的調整。
• 自然語言處理（NLP）研究：在NLP研究中記錄實驗過程中的參數和結果，便于研究人員分析和復現實驗。
• 教育輔助工具：在教育領域，記錄學生學習過程及互動，幫助教師和開發者優化教學內容與方法。

常見問題

• RAG Logger適合哪些用戶？：RAG Logger適合開發者和研究人員，特別是在進行RAG應用開發和性能監控時。
• 如何安裝RAG Logger？：可以通過訪問GitHub倉庫獲取安裝說明，按照文檔中的步驟進行安裝。
• 支持哪些日志格式？：RAG Logger主要支持JSON格式，便于后續的數據處理與分析。
• 如何進行日志的配置管理？：用戶可以通過配置文件自定義日志記錄的行為，包括日志級別和輸出格式等選項。
• 如何獲取技術支持？：用戶可以在GitHub倉庫提交問題或請求支持，社區會積極響應。