RAG Logger，这是一款非常实用的开源日志记录工具，专门为检索增强生成（RAG）应用量身打造。虽然它算是LangSmith的轻量级替代品，但功能一点也不含糊，专注于为RAG应用提供高效的日志记录服务。不仅能追踪用户查询、记录检索结果、保存与大型语言模型（LLM）的交互记录，还能进行性能监控。日志存储采用JSON格式，条理清晰，每天自动整理日志文件。
RAG Logger官方仓库：https://github.com/Brandon-c-tech/RAG-logger
主要功能详解
查询跟踪：记录用户的查询内容，为后续分析和监控提供数据支持。
检索结果日志记录：详细记录从检索系统中获取的文档、文档ID、内容以及相似度得分。
LLM交互记录：保存与大型语言模型的交互记录，包括输入和输出内容。
性能监控：监控RAG应用的每个步骤，记录执行时间，帮助开发者轻松识别性能瓶颈。
结构化存储：日志以JSON格式存储，机器可读性强，处理效率高。
每日日志组织：日志按天分类，查找和管理都非常方便。
技术原理
RAG Logger是一个日志框架，巧妙地集成到RAG应用中，能够捕捉所有关键操作。每当有事件发生时，RAG Logger就会自动记录。开发者还可以根据需要自定义它的行为，比如调整日志级别、输出格式和存储位置。性能监控功能让开发者一目了然地了解RAG应用的表现。
如果你对RAG Logger感兴趣，可以在GitHub上找到它的项目地址，亲自体验一下它的强大功能。
应用场景
搜索引擎优化：记录用户的查询和搜索结果，帮助优化搜索算法。
智能问答系统：记录问答过程的每一步，评估和改进系统性能，提升开发效率。
内容推荐系统：记录用户行为和推荐理由，分析推荐算法的效果，便于优化调整。
自然语言处理（NLP）研究：记录实验参数和结果，便于分析和复现研究。
教育辅助工具：记录学生的学习互动过程，帮助教师和开发者优化教学内容和方法。