解析 LangSmith 的 ‘Dataset Backtesting’：如何利用历史生产数据对新版 Graph 进行离线回归测试？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位编程专家、架构师和对大型语言模型应用质量充满热情的同仁们，大家好！

今天，我将与大家深入探讨一个在构建和维护复杂LLM应用时至关重要的主题：如何利用LangSmith的“Dataset Backtesting”功能，对新版Graph进行离线回归测试，特别是如何有效利用我们宝贵的历史生产数据。

在AI快速迭代的时代，LLM应用的“大脑”——我们称之为“Graph”（或Chain、Agent等复杂编排）——在不断演进。无论是优化提示词、更换检索器、升级工具，还是调整决策逻辑，每一次改动都可能带来意想不到的副作用。我们迫切需要一种机制，能够在不影响生产环境的前提下，系统性地验证新版本Graph的稳定性和性能，确保其不会在核心功能上出现“倒退”（regression）。

这正是LangSmith Dataset Backtesting大显身手的地方。它提供了一套强大的框架，让我们能够将历史生产中捕获的真实用户请求及其对应的（通常是成功的）响应，构建成一个高质量的测试数据集。然后，我们用这个数据集来“挑战”新版Graph，并量化新旧版本之间的性能差异。

1. 离线回归测试的挑战与LangSmith的角色

在深入技术细节之前，我们先来理解一下为什么这个主题如此重要，以及我们面临的核心挑战。

1.1 LLM应用开发的复杂性与非确定性

与传统软件开发不同，LLM应用的核心是大型语言模型，它们天生具有一定的非确定性。相同的输入，在不同时间、不同模型版本甚至不同温度设置下，可能产生略有差异的输出。当我们将多个LLM调用、检索、工具使用等组件编排成一个复杂的“Graph”时，这种非确定性会被放大。

每一次Graph的修改，无论是：

提示词工程的调整：哪怕是一个单词、一个标点符号的变化。
模型选择或版本更新：从GPT-3.5到GPT-4，或同一模型的不同版本。
检索增强生成（RAG）管道的优化：更换向量数据库、调整嵌入模型、修改检索策略。
工具使用逻辑的变更：增加、删除或修改工具的调用方式。
Agent决策逻辑的重构：改变Agent的思考过程、规划步骤。

都可能导致：

功能退化 (Regression)：新版在某些关键场景下表现不如旧版。
性能下降：响应时间变慢，成本增加。
意外行为：产生幻觉、拒绝回答、陷入循环等。

1.2 传统测试方法的局限性

对于LLM应用，传统的单元测试和集成测试仍然有其价值，但它们不足以全面覆盖复杂Graph的行为：

单元测试：可以验证单个组件（如一个自定义工具函数）的逻辑，但难以捕捉组件间交互的复杂性。
集成测试：可以测试整个Graph的端到端流程，但手动编写足够的测试用例并维护其预期输出是一项艰巨的任务，尤其是在Graph频繁迭代时。
人工评估：成本高昂，扩展性差，难以在每次改动后都进行大规模的人工复核。

1.3 历史生产数据的价值

我们生产环境中运行的LLM应用，每天都在处理真实用户的请求。这些请求及其对应的（通常是经过验证的、令人满意的）响应，是宝贵的测试资产。它们代表了用户真实的需求场景和问题的复杂性。如果新版Graph在这些历史数据上表现良好，那么它在未来生产环境中的表现也更有可能稳定。

1.4 LangSmith的角色

LangSmith是LangChain生态系统中用于LLM应用开发、监控、评估和测试的平台。它提供了：

可观测性 (Observability)：记录并可视化Graph的每一次运行（Traces），包括每一步的输入、输出、延迟、成本等。
数据集管理 (Dataset Management)：从Traces中创建和管理测试数据集。
评估框架 (Evaluation Framework)：内置多种评估器，并支持自定义评估器，用于量化Graph的性能。
回溯测试 (Backtesting)：核心功能，允许我们在数据集上运行Graph的新版本，并自动进行评估。

通过LangSmith，我们可以将生产数据转化为测试资产，实现自动化、可量化的离线回归测试。

2. 理解 Graph：LLM 应用的复杂编排

在LangSmith的语境中，"Graph"通常指的是LangChain Expression Language (LCEL) 构建的复杂链、Agent、RAG管道或任何由多个组件（LLM、PromptTemplate、Retriever、Tool、Parser等）以有向无环图（DAG）形式编排而成的逻辑单元。

2.1 Graph 的构成元素

一个典型的Graph可能包含以下元素：

Prompt Templates：定义发送给LLM的指令和上下文。
LLMs/Chat Models：核心语言模型。
Retrievers：从知识库中检索相关文档。
Tools：允许LLM与外部系统（如API、数据库、计算器）交互。
Parsers：解析LLM输出，提取结构化信息。
Custom Functions：自定义的业务逻辑或数据处理步骤。
Chains/Agents：将上述元素组合成复杂的决策和执行流程。

例如，一个RAG（Retrieval-Augmented Generation）Graph可能如下所示：
Input -> Retrieve Documents -> Format Prompt -> LLM Call -> Parse Output -> Final Answer

一个复杂的Agent Graph可能包含：
Input -> Agent Scratchpad -> LLM (decide tool) -> Tool Call -> Observe Tool Output -> Loop or Final Answer

2.2 为什么 Graph 变化需要严格回归测试

Graph的任何一个组件的修改，都可能像多米诺骨牌一样影响整个系统的行为：

提示词微调：可能改变LLM的理解，导致回答风格、准确性、完整性发生变化。
检索器更新：不同的检索策略或新的知识库内容可能导致检索到不同的上下文，进而影响LLM的回答质量。
工具更新或新增：如果工具的接口、行为或可用性发生变化，Agent的决策和执行路径可能会受到严重影响。
LLM模型切换：从一个模型切换到另一个，即使是同一提供商的不同版本，其内在的偏好、能力和输出格式都可能不同。

因此，对Graph进行离线回归测试，就是要在部署新版本之前，系统性地验证这些变化是否带来了期望的改进，同时避免了意外的退化。

3. Dataset Backtesting 核心概念解析

LangSmith的Dataset Backtesting是实现这一目标的核心。它围绕几个关键概念展开：

3.1 Traces (追踪)

Traces是LangSmith最基础的单元，它记录了LLM应用中每一次完整的请求-响应周期，包括：

根Span (Root Span)：代表整个Graph的执行。
子Span (Child Spans)：代表Graph内部的各个组件（如LLM调用、工具使用、检索等）的执行。
输入 (Input)：用户原始请求。
输出 (Output)：Graph生成的最终响应。
元数据 (Metadata)：时间戳、延迟、成本、模型信息、状态（成功/失败）等。

Traces是我们构建历史生产数据集的原始素材。

3.2 Dataset (数据集)

在LangSmith中，一个Dataset是一个包含多个输入-输出对的集合，用于评估或测试LLM应用。对于回归测试，一个Dataset的每个条目通常包含：

input：原始的用户请求。
reference_output：这个输入在旧版或预期行为下应产生的“黄金标准”输出。这通常是从历史生产Traces中提取的。
metadata：可选的额外信息，如用户ID、会话ID、原始Trace ID等。

3.3 Run (运行)

当我们在一个Dataset上执行一个Graph时，LangSmith会为Dataset中的每个input运行一次Graph，并记录下这次运行的Trace。这些新的Trace集合，连同它们与Dataset条目的关联，就构成了“Run”。一个“Run”可以被视为一次实验或一次测试批次。

3.4 Evaluation (评估)

评估是将新版Graph在一个Run中产生的output与Dataset中对应的reference_output（或与另一个Run的output）进行比较的过程。评估器会根据预定义的指标（如准确性、相似性、流畅性等）或自定义逻辑，为每个条目生成一个或多个分数。这些分数量化了新版Graph的性能，帮助我们识别回归。

3.5 Backtesting 流程概览

收集历史生产Traces：从LangSmith平台导出或通过API获取。
构建Dataset：从Traces中提取input和reference_output，创建新的LangSmith Dataset。
准备新版Graph：确保新代码可在测试环境中运行。
执行回溯测试：使用LangSmith API，将新版Graph运行在创建的Dataset上，生成新的Traces (即一个Run)。
评估结果：对新生成的Run进行评估，将其输出与Dataset的reference_output进行比较。
分析与决策：审查评估结果，判断新版Graph是否符合质量标准，决定是否部署。

4. 构建历史生产数据集：回归测试的基础

高质量的测试数据集是有效回归测试的基石。我们将从LangSmith的Traces中提取数据，并将其整理成一个可用的Dataset。

4.1 数据来源与筛选

最直接的数据来源就是LangSmith记录的生产环境Traces。

步骤1: 连接LangSmith并设置环境

首先，确保你已安装langsmith和langchain库，并配置好API密钥。

pip install -U langchain langsmith

import os
from datetime import datetime, timedelta
from langsmith import Client
from langsmith import Dataset

# 设置LangSmith API Key
# 建议通过环境变量设置，以避免硬编码
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "YOUR_LANGSMITH_API_KEY"
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true" # 启用V2追踪，推荐
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "your_project_name" # 设置你的LangSmith项目名称

client = Client()

print("LangSmith Client initialized successfully.")

步骤2: 获取历史生产Traces

我们可以通过LangSmith API获取特定项目、特定时间范围内的Traces。通常，我们会关注那些成功的、代表核心业务逻辑的Traces。

# 定义要获取追踪的时间范围 (例如：过去7天)
end_time = datetime.utcnow()
start_time = end_time - timedelta(days=7)

# 定义过滤条件，例如只获取特定链（Graph）的成功追踪
# 假设你的生产Graph在LangSmith中被命名为 "MyProductionRAGChain"
# 你可以在LangSmith UI中查看你的链名称
production_chain_name = "MyProductionRAGChain"
project_name = os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"]

# 存储符合条件的追踪
historical_traces = []

# LangSmith的list_runs方法是分页的，我们需要循环获取所有页面
print(f"Fetching traces for project '{project_name}' from {start_time} to {end_time}...")

# 假设我们需要获取根层级的追踪 (即整个链的运行)
# 并且这些追踪是成功的
try:
    for run in client.list_runs(
        project_name=project_name,
        run_type="chain",  # 或者 "agent", 取决于你的Graph类型
        name=production_chain_name,
        start_time=start_time,
        end_time=end_time,
        # filters={"status": "success"}, # 如果只想获取成功的追踪，可以添加此过滤
        # 注意：list_runs的filter参数支持的字段有限，更复杂的过滤可能需要在获取后手动处理
        # 例如，获取所有，然后筛选出成功的
    ):
        # 进一步筛选：确保是根运行且有输入输出
        if run.parent_run_id is None and run.inputs and run.outputs:
            historical_traces.append(run)
    print(f"Found {len(historical_traces)} potential historical traces.")

except Exception as e:
    print(f"Error fetching traces: {e}")
    print("Please ensure 'LANGCHAIN_PROJECT' is correctly set and 'production_chain_name' exists.")
    print("Also check your API key and permissions.")

# 进一步筛选，只保留成功且有明确输入输出的追踪
# 因为API的filters可能不完全满足需求，手动筛选更可靠
filtered_traces = [
    trace for trace in historical_traces
    if trace.status == "success" and trace.inputs and trace.outputs
]
print(f"Filtered down to {len(filtered_traces)} successful traces with inputs and outputs.")

if not filtered_traces:
    print("No suitable historical traces found. Please check your project name, chain name, and time range.")
    print("Consider running your production chain a few times to generate traces if you haven't.")

4.2 数据清洗与选择

并非所有生产Trace都适合作为回归测试数据。我们需要进行筛选：

代表性：选择能覆盖Graph核心功能和边缘案例的Trace。
质量：优先选择那些明确成功、输出质量高的Trace。避免选择因为用户输入异常、外部服务故障等原因导致的失败Trace（除非你想测试Graph对异常的鲁棒性）。
去重：如果用户多次提交相同或非常相似的请求，可以考虑去重。
匿名化：如果Trace包含敏感信息，需要进行匿名化处理。

对于我们的目的，我们将从每个成功Trace中提取其顶层input作为Dataset的input，并将顶层output作为reference_output。

4.3 创建 LangSmith Dataset

现在，我们将筛选后的Trace转换为LangSmith Dataset的格式并上传。

# 准备数据集条目
dataset_examples = []
for i, trace in enumerate(filtered_traces):
    input_data = trace.inputs
    output_data = trace.outputs

    # LangSmith Dataset的输入/输出字段是字典
    # 确保你的输入输出格式是 LangSmith 期望的字典格式
    # 例如，如果你的链输入是 {"question": "..."}
    # 并且输出是 {"answer": "..."}
    # 那么这里就需要相应地提取
    if isinstance(input_data, dict) and isinstance(output_data, dict):
        dataset_examples.append({
            "inputs": input_data,
            "outputs": output_data, # 这将作为 reference_output
            "metadata": {
                "original_trace_id": str(trace.id),
                "original_trace_name": trace.name,
                "created_at": trace.start_time.isoformat(),
            }
        })
    else:
        print(f"Skipping trace {trace.id} due to unexpected input/output format: {type(input_data)}, {type(output_data)}")

if not dataset_examples:
    print("No valid dataset examples could be created from the filtered traces.")
    exit()

# 创建一个新的LangSmith Dataset
dataset_name = f"RegressionTest_MyRAGGraph_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}"
description = "Historical production data for regression testing MyRAGGraph."

print(f"Attempting to create dataset '{dataset_name}' with {len(dataset_examples)} examples...")

try:
    # client.create_dataset 期望 examples 参数是一个字典列表
    # 每个字典包含 "inputs" 和 "outputs" 键
    new_dataset = client.create_dataset(
        name=dataset_name,
        description=description,
        examples=dataset_examples
    )
    print(f"Dataset '{new_dataset.name}' (ID: {new_dataset.id}) created successfully.")
    print(f"You can view it at: {new_dataset.url}")

except Exception as e:
    print(f"Error creating dataset: {e}")
    # 如果数据集已存在同名，这里会报错，可以考虑更新或使用唯一名称
    existing_datasets = client.list_datasets(name=dataset_name)
    if existing_datasets:
        print(f"A dataset with name '{dataset_name}' already exists. Consider using a unique name or updating it.")
        new_dataset = next(existing_datasets) # 获取第一个匹配的
    else:
        exit() # 无法创建新数据集，退出

表格：LangSmith Dataset Example 结构

Field	Type	Description
`id`	UUID	唯一标识符
`created_at`	DateTime	创建时间
`inputs`	Dict	原始输入数据 (e.g., `{"question": "..."}`)
`outputs`	Dict	参考输出 (即旧版或预期正确的输出, `reference_output`) (e.g., `{"answer": "..."}`)
`dataset_id`	UUID	所属数据集ID
`metadata`	Dict	额外的键值对信息 (e.g., `{"original_trace_id": "..."}`)

5. 新版 Graph 的准备与集成

在执行回溯测试之前，我们需要确保新版Graph已准备就绪，并且可以作为LangChain的Runnable对象进行调用。

5.1 版本控制与环境隔离

强烈建议你的Graph代码在版本控制系统（如Git）中进行管理。新版Graph的开发应该在单独的分支或环境中进行，以避免影响生产。

5.2 构造新版 Graph

假设我们有一个RAG Graph，在新版本中我们可能：

更换了检索器（例如，从简单的Top-K检索到基于重排序的检索）。
修改了提示词以提高回答质量。
切换了LLM模型。

以下是一个简化的RAG Graph示例，我们将在其基础上进行“新版本”的演示。

from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_core.documents import Document

# 确保设置了OpenAI API Key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# 1. 模拟一个简单的向量存储
# 实际应用中，这里会连接到你的生产向量数据库
vectorstore = FAISS.from_documents(
    [
        Document(page_content="The cat sat on the mat."),
        Document(page_content="The dog chased the ball."),
        Document(page_content="LangChain is a framework for developing applications powered by language models."),
        Document(page_content="LangSmith is a platform for debugging, testing, evaluating, and monitoring LLM applications."),
        Document(page_content="Python is a popular programming language.")
    ],
    OpenAIEmbeddings()
)
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 2. 定义旧版 Graph (Base Graph)
# 这个Graph将作为“生产环境”的代表
base_prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""
你是一个问答机器人。请根据以下上下文回答问题。
如果无法从上下文中找到答案，请说“我不知道”。

上下文: {context}

问题: {question}
""")

base_llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

base_rag_chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | base_prompt
    | base_llm
    | StrOutputParser()
)

print("Base RAG Graph created.")

# 3. 定义新版 Graph (New Version Graph)
# 假设我们做了以下改动：
#   a. 使用更强大的LLM (例如，模拟切换到gpt-4o)
#   b. 调整了提示词，使其更明确地要求简洁和准确
#   c. 模拟一个更复杂的检索器 (这里只是一个占位符，实际中可能是加入了Reranker)
class AdvancedRetriever:
    def get_relevant_documents(self, query: str):
        # 模拟更高级的检索逻辑，例如：结合了关键词匹配和语义搜索，或加入了重排
        # 这里为了演示，仍然使用FAISS，但在实际中可以替换为更复杂的逻辑
        print(f"Using advanced retriever for query: {query}")
        return vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}).get_relevant_documents(query)

new_retriever = AdvancedRetriever() # 实例化新的检索器

new_prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""
你是一个严谨的专家问答助手。请基于提供的精确上下文，简洁准确地回答用户的问题。
如果上下文不包含足够的信息来回答问题，请直接回复“根据现有信息，我无法提供确切答案。”

上下文: {context}

问题: {question}
""")

new_llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0) # 模拟切换到更强的模型

new_rag_chain = (
    {"context": lambda x: new_retriever.get_relevant_documents(x["question"]), "question": RunnablePassthrough()}
    | new_prompt
    | new_llm
    | StrOutputParser()
)

print("New Version RAG Graph created.")

重要提示：

在实际项目中，base_rag_chain 和 new_rag_chain 会是两个独立的代码版本，可能来自于不同的Git分支或部署工件。
你需要确保你的Graph能够被LangSmith的run_on_dataset函数调用，这意味着它必须是一个LangChain Runnable对象。

6. 执行回溯测试：运行新版 Graph 对抗历史数据

这是回溯测试的核心步骤：我们将使用LangSmith的run_on_dataset函数，在之前创建的历史数据集上运行新版Graph。

6.1 run_on_dataset 函数详解

client.run_on_dataset()是LangSmith用于在数据集上执行链或LLM的核心API。它的关键参数包括：

llm_or_chain: 你要测试的LangChain Runnable对象（新版Graph）。
dataset_name 或 dataset_id: 之前创建的历史数据集的名称或ID。
project_name: 这次测试运行将被记录到哪个LangSmith项目中。通常我们会为测试创建一个独立的LangSmith项目，例如 my-rag-regression-test。
evaluation_config: 这是一个非常重要的参数，用于指定在运行结束后，要对结果执行哪些评估。
num_repetitions: 对于非确定性系统（如LLM），可以多次运行每个数据集条目，以获得更稳健的统计结果。
concurrency_level: 并发执行的线程/进程数。
tags: 为这次运行添加标签，方便过滤和查找。

6.2 执行测试

我们将把新版Graph运行在我们的历史数据集上。

from langsmith.evaluation import evaluate

# 创建一个新的项目用于本次回归测试运行
regression_project_name = f"{project_name}-RegressionTest-{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}"

print(f"Starting regression test run on dataset '{new_dataset.name}'...")
print(f"Results will be logged to LangSmith project: '{regression_project_name}'")

# 定义评估配置。这里我们先不定义复杂的评估器，稍后会详细介绍。
# 我们可以先运行，然后手动添加评估，或者在这里直接指定内置评估器。
# 为了演示，我们先不指定 evaluation_config，让它先跑起来。
# 或者我们可以指定一个简单的评估器，例如“是否与参考输出完全匹配”
# from langsmith.evaluation import EvaluationResult
# from langsmith.schemas import Example, Run
# from typing import Optional

# def exact_match_evaluator(
#     run: Run, example: Optional[Example] = None
# ) -> EvaluationResult:
#     if example and run.outputs and "answer" in run.outputs and "answer" in example.outputs:
#         score = 1 if run.outputs["answer"] == example.outputs["answer"] else 0
#         return EvaluationResult(key="exact_match", score=score)
#     return EvaluationResult(key="exact_match", score=None, comment="Missing output or example")

# evaluation_config = {
#     "evaluators": [exact_match_evaluator]
# }

# 暂时不传入 evaluation_config，我们稍后手动添加评估
# 如果你的链输入是 {"question": "..."}，那么这里的 input_mapper 就不需要
# 如果你的链期望的输入名称与 dataset examples 中的键不同，可以使用 input_mapper
# 例如，如果 dataset examples 是 {"inputs": {"query": "..."}}
# 而你的链期望 {"question": "..."}，那么 input_mapper 可以是 {"question": "query"}
# 对于我们当前的例子，dataset examples 的 input 键是 "inputs"，其内部是 {"question": "..."}
# 我们的链也期望一个字典，其中包含 "question"
# run_on_dataset 会自动尝试匹配，如果 `inputs` 字典中包含 `question` 键，它会传递 `inputs["question"]`
# 但是如果你的链接受一个直接的字符串，而不是字典，或者期望的键名不同，就需要 `input_mapper`
# 我们的链 `new_rag_chain` 期望 `{"context": ..., "question": ...}`
# Dataset example 的 `inputs` 是 `{"question": "..."}`
# `run_on_dataset` 默认会将 `example.inputs` 作为整体传递给链。
# 所以，如果你的链只接受一个顶层键，例如 `question`，你需要这样设置：
# input_mapper = {"question": "question"} # 假设 dataset example 的 inputs 是 {"question": "..."}

# 对于我们的 RAG 链，它期望一个字典作为输入，其中包含 "question" 键
# dataset_examples 的 "inputs" 字段本身就是一个字典，例如 {"question": "What is LangChain?"}
# 那么 client.run_on_dataset 会把这个 {"question": "..."} 传递给链
# 但是我们的链是 `{"context": ..., "question": RunnablePassthrough()}`
# `RunnablePassthrough()` 会把整个输入 `{"question": "..."}` 传给 `question`
# `retriever` 部分会把 `{"question": "..."}` 传给检索器
# 这样是符合预期的。
# 所以，这里不需要特殊的 `input_mapper`
# 但是如果你的链只接受一个字符串，例如 `new_rag_chain = base_prompt | base_llm | StrOutputParser()`
# 那么你需要 `input_mapper=lambda x: x["question"]` 来从 `{"question": "..."}` 中提取出字符串。

try:
    # `run_on_dataset` 返回一个包含评估结果的对象，但这里我们先不指定评估器
    # 这样它会只执行运行，不立即评估
    regression_test_run = client.run_on_dataset(
        llm_or_chain=new_rag_chain,
        dataset_name=new_dataset.name,
        project_name=regression_project_name,
        num_repetitions=1, # 对于确定性较强的Graph可以设为1，对于Agent等非确定性强的可以设为3或5
        concurrency_level=5, # 适当调整并发级别
        tags=["regression-test", "new-graph-version"],
        # input_mapper=lambda x: x["question"] # 如果你的链只接受一个字符串输入
    )

    print(f"Regression test run initiated. Visit LangSmith UI to monitor: {client.get_project_url(regression_project_name)}")
    print(f"The run ID for this batch of tests is: {regression_test_run.id}")

except Exception as e:
    print(f"Error running on dataset: {e}")
    print("Please ensure your LLM_OR_CHAIN is a valid Runnable and your dataset exists.")
    exit()

表格：client.run_on_dataset 关键参数

| 参数 | 类型 | 描述 |
| :—————- | :—————- | :—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————- LangSmith 的 Dataset Backtesting 是一种强大的工具，能够通过历史生产数据对新版本 Graph 进行离线回归测试。这种方法不仅能够帮助我们发现新版本 Graph 可能引入的潜在问题，还能确保其在核心业务场景下保持甚至提升性能。

7. 离线回归测试流程总结

整个离线回归测试的流程可以概括为以下几个关键步骤：

数据收集与准备：从LangSmith的生产追踪（Traces）中提取有代表性、高质量的输入和对应的参考输出，构建成LangSmith Dataset。这一步是确保测试有效性的基础。
新版本Graph开发：在隔离环境中开发并完善新版LLM Graph，确保其逻辑正确且可运行。
执行回溯测试：利用LangSmith的run_on_dataset功能，将新版Graph运行在历史数据集上，并自动记录其运行结果（新的Traces）。
结果评估与分析：通过LangSmith内置的或自定义的评估器，对新版Graph的输出与数据集中的参考输出进行对比和评分，量化其性能表现。
决策与迭代：根据评估结果，判断新版Graph是否达到发布标准。如果存在回归，则需要回到开发阶段进行修复，并重复上述测试流程，直到满意为止。

8. 最佳实践与展望

自动化集成：将回溯测试集成到CI/CD流程中，实现自动化验证，确保每次代码提交都能触发回归测试。
多维度评估：除了准确性，也应关注延迟、成本、鲁棒性等多个维度的指标。
持续更新数据集：生产数据在不断变化，定期更新回归测试数据集，使其始终反映最新的用户行为和业务需求。
版本管理：在LangSmith中清晰地标记每次测试运行所属的Graph版本，方便追溯和比较。
结合A/B测试：离线回归测试是上线前的第一道防线，但它不能完全替代在线A/B测试。对于高风险或创新性功能，离线测试通过后仍需通过小流量A/B测试进行最终验证。

通过LangSmith的Dataset Backtesting，我们能够为LLM应用的快速迭代提供坚实的质量保障，让每一次Graph的进化都更加自信和可控。