各位同学，大家好！ 今天，我们将深入探讨一个在大型语言模型（LLM）开发生命周期中至关重要且极具挑战性的话题：如何通过在线交互式操作，高效、持续地收集用户反馈，并将其反哺到我们的LangSmith标注数据集中，从而形成一个强大的数据飞轮，不断提升LLM的性能和鲁棒性。 在LLM的快速发展浪潮中，我们常常面临一个核心难题：如何有效地评估和改进模型。传统的离线评估固然重要，但它们往往无法完全捕捉到真实世界中用户与模型交互的复杂性和细微差别。用户在实际使用场景中的反馈，无论是直接的满意度评价、对输出的编辑修正，还是对特定行为的标注，都蕴含着极其宝贵的信息。而LangSmith，作为LangChain生态系统中的核心工具，为我们提供了追踪、评估和监控LLM应用的能力。将这两者结合起来，便能构建一个强大的闭环系统。 一、 引言：为什么在线反馈至关重要？ 在深入技术细节之前，我们首先要理解为什么在线反馈在LLM开发中扮演着不可或缺的角色。 1.1 LLM开发的挑战与数据质量 大型语言模型（LLM）的开发是一个高度迭代的过程，涉及模型的选择、提示工程、检索增强生成（RAG）的构建、微调等多个环节。无 …
继续阅读“解析 ‘Online Feedback Collection’：在 Web 界面中通过交互动作反哺 LangSmith 标注数据集”