RAG Logger

RAG Logger – 专为检索增强生成应用设计的开源日志工具

RAG Logger是什么

RAG Logger是一款开源日志记录工具，专为检索增强生成（RAG）应用而设计。作为LangSmith的轻量级替代方案，它专注于满足RAG应用的特定日志记录需求。RAG Logger具备查询跟踪、检索结果记录、与大型语言模型（LLM）的交互记录以及性能监控等多种功能，支持以JSON格式存储日志，实现每日日志的组织与自动文件管理。该工具完全用Python编写，旨在帮助开发者更高效地监控和分析RAG应用的性能。

RAG Logger的主要功能

• 查询跟踪：记录用户的查询信息，便于后续的数据分析与监控。
• 检索结果日志记录：保存从检索系统获取的文档信息，包括文档ID、内容和相似度评分。
• LLM交互记录：捕捉与大型语言模型的交互数据，包括输入和输出信息。
• 性能监控：监测RAG管道每一步的执行时长，帮助识别性能瓶颈。
• 结构化存储：以JSON格式保存日志，方便机器读取和后续分析。
• 每日日志组织：按日期整理日志文件，便于管理和检索。

RAG Logger的技术原理

• 日志记录框架：作为日志记录框架，RAG Logger被集成到RAG应用中，捕获和记录关键操作数据。
• 驱动：基于驱动的设计理念，在RAG应用中的特定发生时进行信息记录。
• 配置管理：支持用户自定义日志记录行为，如日志级别、输出格式和存储位置。
• 性能分析：通过记录每个步骤的执行时间，RAG Logger为性能分析提供了有力支持。

RAG Logger的项目地址

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

RAG Logger的应用场景

• 搜索引擎优化：在搜索引擎环境中，记录和分析用户查询及返回结果，以优化搜索算法和提升用户体验。
• 智能问答系统：在智能问答系统中，记录用户提问及系统回答的过程，包括检索和生成步骤，帮助开发者改进系统性能。
• 内容推荐系统：在内容推荐系统中，跟踪用户行为及推荐依据，分析推荐算法效果，进行必要的调整。
• 自然语言处理（NLP）研究：在NLP研究中记录实验过程中的参数和结果，便于研究人员分析和复现实验。
• 教育辅助工具：在教育领域，记录学生学习过程及互动，帮助教师和开发者优化教学内容与方法。

常见问题

• RAG Logger适合哪些用户？：RAG Logger适合开发者和研究人员，特别是在进行RAG应用开发和性能监控时。
• 如何安装RAG Logger？：可以通过访问GitHub仓库获取安装说明，按照文档中的步骤进行安装。
• 支持哪些日志格式？：RAG Logger主要支持JSON格式，便于后续的数据处理与分析。
• 如何进行日志的配置管理？：用户可以通过配置文件自定义日志记录的行为，包括日志级别和输出格式等选项。
• 如何获取技术支持？：用户可以在GitHub仓库提交问题或请求支持，社区会积极响应。