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收集用户反馈

收集和记录用户反馈对于理解您的GenAI应用的实际质量至关重要。用户反馈提供了关于您应用性能的真实情况，并有助于识别改进领域。

为什么要收集用户反馈？​

用户反馈提供了自动化指标无法捕捉的关键洞察

  1. 真实世界质量信号 - 了解实际用户如何看待您的应用输出
  2. 持续改进 - 识别用户满意度模式以指导开发优先级
  3. 训练数据创建 - 利用反馈构建高质量评估数据集
  4. 质量监控 - 跟踪不同用户群体随时间变化的满意度趋势
  5. 模型优化 - 利用反馈数据改进您的底层模型

反馈类型​

不同的反馈机制在理解用户满意度方面有不同的作用

反馈类型描述常见用例
二元反馈简单的点赞/点踩或正确/不正确快速的用户满意度信号
数值评分量表评分（例如，1-5 星）详细的质量评估
分类反馈多选选项分类问题或响应类型
文本反馈自由形式评论详细的用户解释

反馈收集模式​

将反馈链接到跟踪​

有效收集反馈的关键是将用户反馈与生成它的特定交互关联起来。这使您能够

  • 了解哪些类型的请求导致正面或负面反馈
  • 分析应用性能与用户满意度之间的关系
  • 从真实用户交互中构建评估数据集

请求跟踪方法​

使用唯一的请求标识符将反馈链接到特定的跟踪

  1. 生成唯一ID 用于每个用户交互
  2. 将ID与跟踪关联 使用标签或元数据
  3. 收集反馈 引用相同的ID
  4. 存储反馈 与跟踪数据一起用于分析

实施注意事项​

在实施反馈收集时

前端集成

  • 使反馈收集无摩擦（简单的点赞/点踩）
  • 为希望详细说明的用户提供可选的详细反馈
  • 考虑反馈请求的情境时机

后端存储

  • 将反馈链接到跟踪标识符
  • 存储反馈元数据（用户ID、时间戳、上下文）
  • 考虑隐私要求和数据匿名化

分析集成

  • 查询反馈以及跟踪性能数据
  • 跟踪反馈随时间的变化趋势
  • 识别跟踪特征与用户满意度之间的关联

使用跟踪标签进行反馈​

尽管专用的反馈API正在开发中，但您可以使用MLflow的跟踪标记系统来实现反馈收集

标记策略​

使用一致的标签命名约定来组织反馈数据

  • feedback_received: true/false - 是否提供了反馈
  • feedback_positive: true/false - 二元满意度指标
  • feedback_rating: 1-5 - 数值满意度评分
  • feedback_category: helpful/unhelpful/incorrect - 分类反馈
  • feedback_user: user_123 - 用户标识符（考虑匿名化）

反馈分析​

查询带有反馈标签的跟踪以分析模式

import mlflow

# Find traces with positive feedback
positive_feedback_traces = mlflow.search_traces(
    experiment_ids=["1"],
    filter_string="tags.feedback_positive = 'true'",
    max_results=100,
)

# Find traces with negative feedback
negative_feedback_traces = mlflow.search_traces(
    experiment_ids=["1"],
    filter_string="tags.feedback_positive = 'false'",
    max_results=100,
)

# Compare characteristics
print(f"Positive feedback traces: {len(positive_feedback_traces)}")
print(f"Negative feedback traces: {len(negative_feedback_traces)}")

反馈收集最佳实践​

1. 最小化用户摩擦​

  • 简单界面: 从二元点赞/点踩开始
  • 渐进式详情: 允许可选的详细反馈
  • 情境时机: 在自然暂停点请求反馈

2. 保护用户隐私​

  • 匿名化标识符: 使用哈希或假名用户ID
  • 限制数据收集: 只收集必要的反馈信息
  • 数据保留: 实施适当的保留策略

3. 为分析而设计​

  • 一致标记: 在您的应用中使用标准化的标签名称
  • 结构化数据: 以可查询的格式存储反馈
  • 时间跟踪: 包含时间戳用于趋势分析

4. 处理边缘情况​

  • 速率限制: 防止反馈垃圾信息或滥用
  • 验证: 确保反馈数据质量
  • 错误处理: 优雅地处理反馈收集失败

分析反馈数据​

性能关联​

分析跟踪性能与用户满意度之间的关系

# Compare execution times for positive vs negative feedback
positive_times = [trace.info.execution_time_ms for trace in positive_feedback_traces]
negative_times = [trace.info.execution_time_ms for trace in negative_feedback_traces]

if positive_times and negative_times:
    avg_positive_time = sum(positive_times) / len(positive_times)
    avg_negative_time = sum(negative_times) / len(negative_times)

    print(f"Average time for positive feedback: {avg_positive_time:.2f}ms")
    print(f"Average time for negative feedback: {avg_negative_time:.2f}ms")

跟踪反馈随时间的变化趋势以监控应用质量

from datetime import datetime, timedelta

# Get feedback from the last week
week_ago = datetime.now() - timedelta(days=7)
timestamp_ms = int(week_ago.timestamp() * 1000)

recent_feedback = mlflow.search_traces(
    experiment_ids=["1"],
    filter_string=f"timestamp_ms > {timestamp_ms} AND tags.feedback_received = 'true'",
    max_results=500,
)

# Calculate satisfaction rate
positive_count = len(
    [t for t in recent_feedback if t.data.tags.get("feedback_positive") == "true"]
)
satisfaction_rate = positive_count / len(recent_feedback) if recent_feedback else 0

print(f"Weekly satisfaction rate: {satisfaction_rate:.2%}")

构建评估数据集​

使用反馈数据创建评估数据集

# Extract high-quality interactions for evaluation datasets
high_quality_traces = mlflow.search_traces(
    experiment_ids=["1"],
    filter_string="tags.feedback_positive = 'true' AND tags.feedback_rating >= '4'",
    max_results=200,
)

print(f"Found {len(high_quality_traces)} high-quality interactions")
print("These can be used as positive examples in evaluation datasets")

集成示例​

Web应用反馈​

通过以下方式在Web应用中实施反馈收集

  1. 生成请求ID 在处理用户请求时
  2. 返回ID 在API响应中供前端引用
  3. 收集反馈 通过引用该ID的独立端点
  4. 标记跟踪 与收到的反馈数据

聊天界面反馈​

对于对话式界面

  1. 跟踪对话上下文 使用会话标识符
  2. 启用回合级反馈 针对单个响应
  3. 支持对话级反馈 用于整体满意度
  4. 链接反馈 到特定回合或整个对话

API集成反馈​

对于基于API的应用

  1. 在您的API设计中包含反馈端点
  2. 支持批量反馈 用于多次交互
  3. 提供反馈模式 用于一致的数据收集
  4. 记录反馈模式 供API消费者使用

生产考量​

监控反馈健康状况​

跟踪关键指标以确保有效的反馈收集

  • 反馈收集率: 收到反馈的交互百分比
  • 响应时间影响: 确保反馈收集不会减慢响应速度
  • 数据质量: 监控垃圾信息或无效反馈
  • 用户参与度: 跟踪哪些反馈机制最有效

可扩展性​

设计能够随应用扩展的反馈系统

  • 异步处理: 在不阻塞响应的情况下处理反馈收集
  • 批量操作: 批量处理反馈以提高效率
  • 存储优化: 为反馈量使用适当的存储系统
  • 查询性能: 确保随着数据增长，反馈查询保持快速

后续步骤​

提示

从简单的二元反馈（点赞/点踩）开始，并随着您对用户偏好和应用需求的理解，扩展到更详细的反馈机制。

总结​

有效的用户反馈收集能够实现GenAI应用的持续改进

  • 战略价值: 反馈为应用质量提供了真实情况
  • 实施模式: 使用跟踪标签和一致的标识符将反馈链接到交互
  • 分析机会: 将反馈与性能指标和跟踪特征关联起来
  • 生产就绪: 设计时考虑可扩展性、隐私和操作监控

用户反馈结合全面的跟踪，提供了构建和维护真正满足用户需求的高质量GenAI应用所需的可观察性基础。