在设计AI大模型评测平台的日志规范时，你会采用哪些关键策略和标准？

回答思路

1. 【回答框架 1】日志规范应围绕结构化和可检索性设计，采用如JSON等统一格式，定义必填字段如时间戳、层级、服务名、traceId、spanId等，便于采集与分析。
2. 【回答框架 2】为每次评测任务分配唯一requestId，贯穿任务全链路，同时结合用户ID和模型版本，实现请求追踪与问题定位。
3. 【回答框架 3】日志内容需分级，如DEBUG、INFO、WARN、ERROR，并区分业务日志（评测指标、模型输出）与系统日志（资源使用），避免噪声，保留关键上下文。
4. 【回答框架 4】制定日志生命周期，明确保留周期与归档策略，兼顾存储成本与审计合规，对敏感数据如原始输入进行脱敏处理。
5. 【回答框架 5】结合监控告警，统计错误率、延迟分布等，并通过日志分析平台支持快速检索与可视化，持续优化规范。
6. 【关键点 1】统一结构化格式（如JSON）并定义必填字段，保证可解析性。
7. 【关键点 2】使用requestId或traceId实现跨服务全链路追踪。
8. 【关键点 3】日志分级与分类，区分业务与系统日志，避免信息过载。
9. 【关键点 4】敏感信息脱敏与合规保留策略。
10. 【易错点 1】日志中包含用户私有数据或模型原始输出，未经脱敏可能导致隐私泄露。
11. 【易错点 2】过度记录或未限制日志量，导致存储成本激增和性能下降。
12. 【易错点 3】缺乏统一的traceId机制，难以定位分布式调用链。