要为语义搜索查询实现日志记录，首先要捕获每次搜索交互的基本组成部分。创建一个日志记录系统，记录查询文本、返回的结果和相关的元数据。 使用 JSON 等结构化格式存储日志，以便稍后轻松分析。例如，在 Python 中，您可以使用内置的 logging 模块或 Elasticsearch 等专用服务。包括时间戳、用户标识符（如果适用）和使用的搜索参数（例如，模型版本、相似度阈值）。确保将日志写入持久存储系统（例如数据库或云存储），以防止在重新启动或发生故障时数据丢失。
接下来，使用上下文详细信息丰富日志，以支持调试和分析。跟踪诸如响应时间、返回的结果数以及最佳匹配的置信度得分等指标。如果您的语义搜索使用嵌入或向量数据库，请记录用于生成嵌入的模型版本，因为模型的变化可能会影响搜索质量。例如，如果用户搜索“实惠的无线耳机”，您的日志可能包括嵌入模型的 ID、返回的前五个产品 ID 及其相似度得分。添加错误处理以捕获失败的查询或异常，例如超时或无效输入。避免记录敏感数据——匿名化用户信息或完全排除它，除非合规性需要。
最后，设置工具来分析和监控记录的数据。使用仪表板（例如，Grafana、Kibana）来可视化趋势，例如频繁搜索的术语或性能较差的查询。为异常情况创建警报，例如返回结果突然下降，这可能表明您的搜索索引或嵌入模型存在问题。定期查看日志以识别改进机会，例如为常用搜索术语添加同义词或调整相似度阈值。例如，如果日志显示用户经常搜索“手机”，但您的系统在产品数据中使用“移动电话”，您可以更新模型的训练数据以与用户语言保持一致。将日志保留一段定义的时间，以平衡实用性与存储成本和隐私要求。