要在 Haystack 中监控和记录查询，您可以使用内置组件、自定义代码以及与外部工具的集成。 Haystack 的 Pipeline 类允许您在工作流程中的特定点注入日志记录逻辑。例如，DocumentLogger 组件可以在索引编制期间记录文档，但您需要调整类似的技术来进行查询日志记录。如果您使用的是 Haystack 的 REST API，中间件（如 FastAPI 或 Django 中间件）可以拦截 HTTP 请求以记录查询和响应。对于自定义管道，添加一个轻量级节点以在处理之前捕获查询数据，并在之后捕获结果是一种常见方法。
一种实用的方法是在您的查询管道中创建一个自定义组件。例如，设计一个 QueryLogger 节点，该节点接受查询、记录查询（例如，记录到文件或数据库），并将其传递到下一步。这是一个简化的示例
class QueryLogger(BaseComponent):
def run(self, query: str):
logging.info(f"Query: {query}")
return {"query": query}, "output_1"
在管道的开头添加此节点以记录输入。要捕获结果，请在您的检索器或阅读器之后添加另一个节点。您也可以直接在管道步骤中使用 Python 的 logging 模块，或者包装 Pipeline.run() 以记录诸如查询文本、时间戳或结果计数等详细信息。对于结构化日志记录，将数据序列化为 JSON 并将其发送到诸如 Elasticsearch 之类的系统。
对于监控，与诸如 Prometheus 和 Grafana 之类的工具集成以跟踪诸如查询延迟或错误率之类的指标。使用装饰器来测量函数执行时间
from prometheus_client import Summary
QUERY_TIME = Summary('query_processing_seconds', 'Time spent processing queries')
@QUERY_TIME.time()
def process_query(query):
# Pipeline execution logic
使用 ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或诸如 AWS CloudWatch 之类的云服务集中日志。如果使用 Haystack 的 REST API，配置中间件以自动记录请求数据。对于更大的系统，考虑使用分布式跟踪（例如，OpenTelemetry）来跟踪跨微服务的查询。为调试（详细结果）和监控（聚合指标）分别进行日志记录，以平衡可见性和性能。