RAG Logger 소개
Retrieval-Augmented Generation(이하 RAG)은 LLM과 검색 엔진의 융합으로 높은 수준의 답변 정확성을 제공합니다. 그러나 이런 시스템의 성능을 분석하거나 디버깅하려면 단계별 데이터를 체계적으로 기록하는 것이 필요합니다.
RAG Logger는 이런 니즈를 충족시키기 위해 설계된 경량 오픈소스 로깅 도구로, 사용자 쿼리부터 LLM과의 상호작용까지 전체 RAG 파이프라인의 데이터를 기록하여 성능 분석 및 문제 해결을 지원합니다. 특히, JSON 포맷으로 데이터를 체계적으로 저장하며, 자동 파일 관리 및 메타데이터 강화 등의 기능을 제공합니다.
RAG Logger의 주요 기능 및 로드맵
종합적인 RAG 파이프라인 로깅
- 사용자 쿼리 추적
- 검색 결과 및 LLM 상호작용 로깅
- 각 단계별 성능 지표 모니터링
구조화된 저장소
- JSON 포맷으로 로그 저장
- 로그를 날짜별로 정리
- 자동 파일 관리 및 메타데이터 추가
개발 로드맵
RAG Logger GitHub 저장소
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
파이토치 한국 사용자 모임
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