线上vs离线：使用 Langfuse 实现智能体的全方位无死角评估
导语：我们已经学会了用 Langfuse 收集 AI 应用的“痕迹”（Traces）。现在，是时候从这些痕迹中“断案”了——也就是进行评估。评估是连接“可观测性”和“持续优化”的桥梁。在本章中，我们将深入 Langfuse 的核心评估功能，学习两种最关键的评估工作流：线上评估（Online Evaluation）和离线评估（Offline Evaluation）。你将学会如何捕捉并记录真实用户的线上反馈（比如“点赞”或“点踩”），以及如何建立一个标准化的“考场”（数据集），让你的 Agent 在其中进行“大考”（批量评估），并由“AI 考官”自动打分。掌握这些，你才能真正建立起一个数据驱动的、可量化的 AI 应用迭代闭环。
目录
- 评估工作流概览：线上与离线的“双线作战”
- 线上评估：监控“真实战场”，收集用户反馈，发现未知问题。
- 离线评估：模拟“标准化考试”，在固定数据集上对比版本优劣，确保迭代质量。
- 两者相辅相成，缺一不可。
- 线上评估：聆听用户的“心声”
- 目标：捕捉并量化