RAG Logger是开源的日志记录工具，专为检索增强生成（RAG）应用设计。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。
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。RAG Logge的项目地址GitHub仓库：https://github.com/Brandon-c-tech/RAG-loggerRAG Logger的应用场景搜索引擎优化：在搜索引擎中，帮助记录和分析用户的查询以及搜索引擎返回的结果，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，记录用户的提问和系统的回答，及中间的检索和生成步骤，帮助开发者评估和改进问答系统的性能。内容推荐系统：在内容推荐系统中，记录用户的行为和系统推荐的依据，帮助分析推荐算法的效果，进行相应的调整。自然语言处理（NLP）研究：在NLP研究中记录实验过程中的各种参数和结果，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的学习过程和互动，帮助教师和开发者优化教学内容和教学方法。 
