反馈 是 LangSmith 存储针对特定追踪或中间运行（span）的评估标准和分数的方式。反馈可以通过多种方式产生，例如：

1. 从 LLM 应用程序中随追踪一起发送
2. 由用户在应用程序中内联或在标注队列中生成
3. 在离线评估期间由自动评估器生成
4. 由在线评估器生成

反馈以简单的格式存储，包含以下字段：

字段名称	类型	描述
id	UUID	记录本身的唯一标识符
created_at	datetime	记录创建时的时间戳
modified_at	datetime	记录最后修改时的时间戳
session_id	UUID	运行所属的实验或追踪项目的唯一标识符
run_id	UUID	会话中特定运行（run）的唯一标识符
key	string	描述反馈标准的键，例如 'correctness'
score	number	与反馈键关联的数值分数
value	string	保留用于存储与分数关联的值。适用于分类反馈。
comment	string	与记录关联的任何评论或注释。这可以是给出分数的理由。
correction	object	保留用于存储修正详情（如果有）
feedback_source	object	包含反馈来源信息的对象
feedback_source.type	string	反馈来源的类型，例如 'api'、'app'、'evaluator'
feedback_source.metadata	object	保留用于额外的元数据，当前
feedback_source.user_id	UUID	提供反馈的用户的唯一标识符

以下是以上格式的反馈记录的一个 JSON 示例：

{
  "created_at": "2024-05-05T23:23:11.077838",
  "modified_at": "2024-05-05T23:23:11.232962",
  "session_id": "c919298b-0af2-4517-97a2-0f98ed4a48f8",
  "run_id": "e26174e5-2190-4566-b970-7c3d9a621baa",
  "key": "correctness",
  "score": 1.0,
  "value": null,
  "comment": "I gave this score because the answer was correct.",
  "correction": null,
  "id": "62104630-c7f5-41dc-8ee2-0acee5c14224",
  "feedback_source": {
    "type": "app",
    "metadata": null,
    "user_id": "ad52b092-1346-42f4-a934-6e5521562fab"
  }
}