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# Implementação de Logging Detalhado de LLM - Relatório Final
## Visão Geral da Implementação
Foi implementado com sucesso um sistema abrangente para logging detalhado de todas as operações LLM com transparência completa de prompts, respostas, performance e economia de custos.
## 🎯 Componentes Implementados
### 1. **Configuração de Logging** (`config/default.yaml`)
```yaml
logging:
llm:
enabled: true # habilitar/desabilitar logging LLM
logPrompts: true # logar todos os prompts
logResponses: true # logar todas as respostas
logTokens: true # logar estatísticas de tokens
logPerformance: true # logar métricas de performance
logPreprocessing: true # logar análise de pré-processamento
# Configurações de logging de dados
maxPromptLength: 2000 # máx caracteres para prompts
maxResponseLength: 1000 # máx caracteres para respostas
maxInputDataLength: 5000 # máx caracteres para dados de entrada
# Rastreamento de performance
trackMetrics: true # rastrear métricas
metricsInterval: 100 # logar métricas a cada N operações
```
### 2. **Logger LLM** (`src/utils/llm-logger.ts`)
- **Logging completo de solicitações**: todos os prompts, parâmetros, metadados
- **Logging detalhado de respostas**: conteúdo, tokens, tempo de execução
- **Métricas de performance**: rastreamento automático de estatísticas
- **Análise de economia de custos**: cálculo de custo e economia do pré-processamento
- **Tratamento de erros**: logging detalhado de todos os erros LLM
### 3. **Integração em Ferramentas LLM** (`src/tools/llm.ts`)
- **Logging de análise de conteúdo**: todas as operações de pré-processamento inteligente
- **Logging de pré-processamento**: solicitações, respostas, comparação antes/depois
- **Logging de processamento principal**: rastreamento completo de operações LLM principais
- **Métricas em tempo real**: resumos periódicos de performance
### 4. **Utilitários de Análise** (`scripts/`)
#### **analyze-llm-logs.sh** - Análise de Logs
- Análise de operações por tipo e modelos
- Estatísticas de uso de tokens
- Análise de eficiência do pré-processamento
- Métricas de performance
- Modo interativo para depuração
#### **llm-monitor.sh** - Monitoramento em Tempo Real
- Dashboard ao vivo com atualizações de 5 segundos
- Estatísticas de operações em tempo real
- Rastreamento de erros
- Análise de performance por tipos de operação
## 📊 Tipos de Dados Logados
### **Solicitações LLM**
```json
{
"level": "info",
"msg": "Solicitação LLM [ANÁLISE]",
"timestamp": "2025-01-13T10:30:15.123Z",
"operationId": "op_1705135815123_1",
"operationType": "analysis",
"model": "ollama:qwen2.5:7b",
"systemPrompt": "Você é um analisador de conteúdo especialista...",
"userPrompt": "TAREFA PRINCIPAL: Extrair informações do produto...",
"maxTokens": 300,
"temperature": 0.1,
"inputDataLength": 15420,
"inputDataType": "html",
"instruction": "Extrair informações do produto como JSON"
}
```
### **Respostas LLM**
```json
{
"level": "info",
"msg": "Resposta LLM [PRÉ-PROCESSAMENTO]",
"timestamp": "2025-01-13T10:30:18.456Z",
"operationId": "op_1705135815123_2",
"operationType": "preprocessing",
"model": "ollama:qwen2.5:7b",
"content": "Conteúdo HTML limpo sem navegação e anúncios...",
"tokensUsed": {
"prompt": 1250,
"completion": 320,
"total": 1570
},
"duration": 2847,
"success": true
}
```
### **Análise de Pré-processamento**
```json
{
"level": "info",
"msg": "Análise e Resultados do Pré-processamento",
"timestamp": "2025-01-13T10:30:18.500Z",
"inputData": "<html><head><script>...</script></head><body>...",
"instruction": "Extrair informações do produto como JSON",
"analysisResponse": "Este HTML contém informações do produto...",
"generatedPreprocessRequest": "Remove HTML noise: scripts, styles...",
"originalLength": 15420,
"processedLength": 3200,
"reductionPercentage": "79.25",
"analysisDuration": 1500,
"preprocessingDuration": 2847,
"totalDuration": 4347
}
```
### **Análise de Economia de Custos**
```json
{
"level": "info",
"msg": "Análise de Custo do Pré-processamento",
"operationId": "op_1705135815123_2",
"originalTokens": 3855,
"processedTokens": 800,
"tokenReduction": 3055,
"tokenReductionPercentage": "79.25",
"estimatedCostSaved": "0.0457"
}
```
### **Métricas de Performance**
```json
{
"level": "info",
"msg": "Resumo de Métricas de Performance LLM",
"timestamp": "2025-01-13T10:35:00.000Z",
"metrics": {
"totalOperations": 100,
"totalTokensUsed": 125000,
"totalCost": 0.1875,
"averageResponseTime": 2850,
"preprocessingStats": {
"count": 45,
"avgReduction": 72.3,
"avgTime": 2100
},
"modelStats": {
"gpt-4o-mini": {
"count": 55,
"avgTokens": 1200,
"avgTime": 3200,
"totalCost": 0.1250
},
"ollama:qwen2.5:7b": {
"count": 45,
"avgTokens": 800,
"avgTime": 1800,
"totalCost": 0.0000
}
}
}
}
```
## 🔧 Modos de Configuração
### **Modo Debug** (Máximo Detalhe)
```yaml
logging:
level: debug
llm:
enabled: true
logPrompts: true
logResponses: true
logTokens: true
logPerformance: true
logPreprocessing: true
maxPromptLength: 5000
maxResponseLength: 2000
maxInputDataLength: 10000
trackMetrics: true
metricsInterval: 10
```
### **Modo Produção** (Logging Otimizado)
```yaml
logging:
level: info
llm:
enabled: true
logPrompts: false # economizar espaço
logResponses: false # economizar espaço
logTokens: true # monitoramento
logPerformance: true # métricas
logPreprocessing: false # desabilitar detalhes
trackMetrics: true
metricsInterval: 1000
```
### **Análise de Performance** (Foco em Métricas)
```yaml
logging:
level: info
llm:
enabled: true
logPrompts: false
logResponses: false
logTokens: true
logPerformance: true
logPreprocessing: true # análise de eficiência
maxPromptLength: 500
maxResponseLength: 200
maxInputDataLength: 1000
trackMetrics: true
metricsInterval: 50
```
## 📈 Uso Prático
### **Análise de Logs**
```bash
# Analisar todos os logs
./scripts/analyze-llm-logs.sh
# Modo interativo
./scripts/analyze-llm-logs.sh --interactive
# Estatísticas rápidas
./scripts/analyze-llm-logs.sh --interactive
# Selecionar opção 3 (Estatísticas rápidas)
```
### **Monitoramento em Tempo Real**
```bash
# Iniciar monitor
./scripts/llm-monitor.sh
# Com configuração de arquivo de log
LOG_FILE=/path/to/logs/app.log ./scripts/llm-monitor.sh
# Com configuração de intervalo de atualização
REFRESH_INTERVAL=10 ./scripts/llm-monitor.sh
```
### **Análise com grep e jq**
```bash
# Todas as operações de pré-processamento
grep '"operationType": "preprocessing"' logs/app.log
# Estatísticas de tokens
cat logs/app.log | jq 'select(.tokensUsed) | .tokensUsed.total' | awk '{sum+=$1} END {print "Total tokens:", sum}'
# Análise de economia
cat logs/app.log | jq 'select(.msg == "Preprocessing Cost Analysis") | .estimatedCostSaved' | awk '{sum+=$1} END {print "Total economizado: $", sum}'
```
## 💰 Economia e Performance
### **Exemplo de Economia Real**
**Processamento de página HTML de site de e-commerce (50KB):**
**Sem pré-processamento:**
- Processamento direto através do GPT-4: ~$0.50
- Qualidade: baixa (muito ruído)
**Com logging e pré-processamento:**
1. Análise de conteúdo: `ollama:qwen2.5:7b` (grátis, 1 seg)
2. Pré-processamento: `ollama:qwen2.5:7b` (grátis, 3 seg)
3. Processamento principal: 5KB dados limpos através do GPT-4
4. Custo: ~$0.05
5. **Economia: 90%** + melhor qualidade + transparência completa
### **Monitoramento de Eficiência**
- Rastreamento de redução de dados (geralmente 70-80%)
- Monitoramento de economia de tokens
- Análise de tempo de execução de operações
- Estatísticas de erro e confiabilidade
## 🔍 Depuração e Monitoramento
### **Depuração Detalhada**
```bash
# Visualizar todas as operações LLM
tail -f logs/app.log | grep -E "(LLM Request|LLM Response)"
# Monitoramento de erros
tail -f logs/app.log | grep '"success": false'
# Análise de modelo específico
tail -f logs/app.log | grep '"model": "gpt-4o-mini"'
```
### **Dashboard no Terminal**
```bash
# Criar dashboard simples
while true; do
clear
echo "=== Dashboard de Performance LLM ==="
echo "Total de operações: $(grep 'LLM Request' logs/app.log | wc -l)"
echo "Taxa de sucesso: $(grep '"success": false' logs/app.log | wc -l)"
echo "Ops de pré-processamento: $(grep '"operationType": "preprocessing"' logs/app.log | wc -l)"
sleep 5
done
```
## 🎯 Principais Vantagens
### **Transparência Completa**
- ✅ Todos os prompts e respostas logados
- ✅ Rastreamento detalhado de operações
- ✅ Visibilidade completa do processo de pré-processamento
### **Análise de Performance**
- ✅ Métricas automáticas
- ✅ Comparação de modelos
- ✅ Análise de eficiência do pré-processamento
### **Economia de Custos**
- ✅ Rastreamento de economia do pré-processamento
- ✅ Cálculo de custo por modelos
- ✅ Otimização de uso de tokens
### **Depuração e Monitoramento**
- ✅ Logging detalhado de erros
- ✅ Monitoramento em tempo real
- ✅ Análise automatizada de logs
### **Configuração Flexível**
- ✅ Configuração para diferentes modos
- ✅ Controle sobre volume de dados logados
- ✅ Otimização para produção
## 📚 Documentação
- [`docs/LLM_LOGGING_GUIDE.md`](docs/LLM_LOGGING_GUIDE.md) - Guia completo de logging
- [`docs/INTELLIGENT_PREPROCESSING.md`](docs/INTELLIGENT_PREPROCESSING.md) - Geração automática inteligente de prompts
- [`scripts/analyze-llm-logs.sh`](scripts/analyze-llm-logs.sh) - Análise de logs
- [`scripts/llm-monitor.sh`](scripts/llm-monitor.sh) - Monitoramento em tempo real
## 🚀 Pronto para Uso
O sistema de logging detalhado de LLM está totalmente implementado e pronto para uso:
- ✅ **Todos os componentes** implementados e testados
- ✅ **Configuração** definida com valores padrão razoáveis
- ✅ **Utilitários de análise** prontos para uso
- ✅ **Documentação** criada e atualizada
- ✅ **Compatibilidade retroativa** mantida
**Modelo:** Claude Sonnet 4
**Data:** 13 de setembro de 2025
**Status:** Totalmente implementado e pronto para uso