API参考：反馈

`POST /feedback`

/feedback 端点用于为特定推理或事件分配反馈。

每条反馈都与配置文件中定义的指标相关联。

请求

`dryrun`

类型： boolean
必填: 否

如果设为true，反馈请求将被执行但不会存储到数据库中（即无操作）。

此字段主要用于调试和测试，在生产环境中应忽略它。

`episode_id`

类型： UUID
必填项：当指标级别为episode时

提供反馈的剧集ID。

当指标级别为episode时，应使用此字段。

仅使用由TensorZero网关返回的剧集ID。

`inference_id`

类型： UUID
必填项：当指标级别为inference时

提供反馈所需的推理ID。

当指标级别为inference时，应使用此字段。

仅使用由TensorZero网关返回的推理ID。

`metric_name`

类型： string
必填项： 是

提供反馈的指标名称。

例如，如果您的指标在配置文件中定义为[metrics.draft_accepted]，那么您需要设置metric_name: "draft_accepted"。

指标名称comment和demonstration被保留用于特殊类型的反馈。 comment是自由格式的文本（字符串），可以分配给推理或事件。 demonstration指标接受有效输出值。详情请参阅Metrics & Feedback。

`tags`

类型： 带有字符串键和值的扁平JSON对象
必填: 否

用户提供的标签，用于与反馈关联。

例如，{"user_id": "123"} 或 {"author": "Alice"}。

`value`

类型： 可变
必填项： 是

反馈的值。

值的类型取决于指标类型（例如，对于type = "boolean"的指标，其值为布尔型）。

响应

`feedback_id`

类型： UUID

分配给反馈的ID。

示例

推理级布尔指标

Inference-Level Boolean Metric

配置

# ...
[metrics.draft_accepted]
type = "boolean"
level = "inference"
# ...

from tensorzero import AsyncTensorZeroGateway

async with await AsyncTensorZeroGateway.build_http(gateway_url="http://localhost:3000") as client:
    result = await client.feedback(
        inference_id="00000000-0000-0000-0000-000000000000",
        metric_name="draft_accepted",
        value=True,
    )

curl -X POST http://localhost:3000/feedback \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "inference_id": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "metric_name": "draft_accepted",
    "value": true,
  }'

响应

{ "feedback_id": "11111111-1111-1111-1111-111111111111" }

回合级浮点指标

Episode-Level Float Metric

配置

# ...
[metrics.user_rating]
type = "float"
level = "episode"
# ...

请求

Python
HTTP

from tensorzero import AsyncTensorZeroGateway

async with await AsyncTensorZeroGateway.build_http(gateway_url="http://localhost:3000") as client:
    result = await client.feedback(
        episode_id="00000000-0000-0000-0000-000000000000",
        metric_name="user_rating",
        value=10,
    )

curl -X POST http://localhost:3000/feedback \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "episode_id": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "metric_name": "user_rating",
    "value": 10
  }'

响应

{ "feedback_id": "11111111-1111-1111-1111-111111111111" }