记录大型语言模型（LLM）的提示和响应在可调试性与数据隐私之间存在权衡。虽然不记录任何内容可以简化操作并保护隐私，但会阻碍错误复现和改进。仅记录元数据可以提供对成本和延迟等性能指标的洞察，但无法为输出错误提供上下文。作者提倡一种策略，即进行文本完整记录并进行 redaction（脱敏），设置较短的保留期，并限制访问权限，这样可以在降低隐私风险的同时进行调试和创建评估集。 AI
影响 为 LLM 应用开发确立了最佳实践，影响了开发人员管理数据隐私和模型调试的方式。
排序理由 该项目讨论了 LLM 日志记录的最佳实践和观点，而不是宣布新产品或研究。
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