# intelligent-log-analyzer

**Repository Path**: jerris-code-space/intelligent-log-analyzer

## Basic Information

- **Project Name**: intelligent-log-analyzer
- **Description**: 一款使用 LangChainGo 库开发的智能日志分析器。
- **Primary Language**: Go
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-02-16
- **Last Updated**: 2026-02-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



Based on the code map provided, I can see this is a Go-based intelligent log analyzer project. Here's a comprehensive README tailored for this project:

```markdown
# Intelligent Log Analyzer

一个基于 Go 开发的智能日志分析工具，支持多种日志格式解析、错误模式识别、异常检测和 AI 驱动的深度分析。

## 功能特性

- **多格式日志解析**：支持 JSON 格式和结构化日志的自动解析
- **智能日志级别识别**：自动推断日志级别（INFO、WARN、ERROR 等）
- **错误模式检测**：自动发现和归类常见错误模式
- **异常检测**：识别日志中的异常行为和异常值
- **AI 深度分析**：集成 AI 能力进行日志语义分析
- **可视化报告**：生成结构化的分析报告
- **灵活配置**：支持 YAML 配置文件自定义分析行为

## 项目结构

```
intelligent-log-analyzer/
├── main.go              # 程序入口
├── config.go            # 配置管理模块
├── model.go             # 核心数据结构和分析逻辑
├── util.go              # 工具函数
├── config-example.yml   # 配置文件示例
├── sample.log           # 日志示例文件
└── go.mod               # Go 模块定义
```

## 快速开始

### 环境要求

- Go 1.16 或更高版本
- 有效的 AI API 配置（如 OpenAI API Key）

### 安装编译

```bash
# 克隆项目
git clone https://gitee.com/jerris-code-space/intelligent-log-analyzer.git
cd intelligent-log-analyzer

# 编译项目
go build -o log-analyzer .

# 或直接运行
go run main.go
```

### 配置说明

1. 复制配置文件示例：
   ```bash
   cp config-example.yml config.yml
   ```

2. 编辑配置文件 `config.yml`，设置 AI API 相关配置

3. 运行分析：
   ```bash
   ./log-analyzer -config config.yml
   ```

## 使用方法

### 命令行参数

```bash
./log-analyzer [OPTIONS]
```

### 配置文件示例 (config-example.yml)

```yaml
# AI 分析配置
ai:
  api_key: "your-api-key"
  endpoint: "https://api.example.com/v1"
  model: "gpt-3.5-turbo"

# 分析配置
analysis:
  # 日志级别关键词
  log_levels:
    - "INFO"
    - "WARN" 
    - "ERROR"
    - "DEBUG"
    - "FATAL"
  
  # 异常检测阈值
  anomaly_threshold: 0.8
  
  # 最大并发数
  max_concurrency: 4

# 输出配置
output:
  format: "json"  # json 或 text
  verbose: false
```

### 输入日志格式

工具支持以下日志格式：

**JSON 格式：**
```json
{"timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z", "level": "ERROR", "message": "Database connection failed", "service": "api-gateway"}
```

**结构化日志：**
```
[2024-01-15 10:30:00] [ERROR] Database connection failed - service: api-gateway
```

## 核心 API

### LogAnalyzer

主分析器结构体，提供以下方法：

- `NewLogAnalyzer() (*LogAnalyzer, error)` - 创建新的分析器实例
- `ParseLogFile(filename string) ([]LogEntry, error)` - 解析日志文件
- `AnalyzeLogs(entries []LogEntry) (*LogAnalysis, error)` - 执行日志分析
- `PrintReport()` - 打印分析报告

### 数据模型

- `LogEntry` - 单条日志记录
- `LogAnalysis` - 完整分析结果
- `ErrorPattern` - 错误模式信息
- `Anomaly` - 异常检测结果
- `TimeRange` - 时间范围定义

## 示例输出

```
=== 日志分析报告 ===

时间范围: 2024-01-15 10:00:00 ~ 2024-01-15 11:00:00

日志统计:
  总日志数: 1,234
  INFO: 1,000 (81%)
  WARN: 150 (12%)
  ERROR: 84 (7%)

错误模式:
  1. Database connection failed (出现 45 次)
  2. Timeout waiting for response (出现 23 次)
  3. Null pointer exception (出现 12 次)

异常检测:
  - 检测到 3 个异常时间点
  - 异常类型: 突发错误峰值

AI 分析建议:
  建议优先排查数据库连接池配置问题
```

## 参与贡献

1. Fork 本项目
2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. 提交改动 (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`)
5. 创建 Pull Request

## 许可证

本项目采用 MIT 许可证开源。
```

## 常见问题

**Q: 支持哪些日志格式？**
A: 目前支持 JSON 格式和常见结构化日志格式。

**Q: AI 分析功能需要 API Key 吗？**
A: 是的，需要配置有效的 AI 服务 API Key。

**Q: 如何处理大文件日志？**
A: 工具会自动分批处理，支持配置文件中的并发数参数。

**Q: 能否自定义日志级别识别规则？**
A: 可以在配置文件中自定义日志级别关键词。
```

This README provides a comprehensive overview of the intelligent log analyzer, covering:

1. **Core features** - Multi-format parsing, AI analysis, error detection
2. **Project structure** - Clear file organization
3. **Quick start guide** - Installation and basic usage
4. **Configuration** - YAML config file options
5. **Supported log formats** - JSON and structured logs
6. **API documentation** - Core structs and methods
7. **Example output** - Sample analysis report
8. **Contribution guidelines** - How to contribute

The documentation is in Chinese as requested, following the original Gitee platform context and defaulting to the language of the repository.