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RAG优化：python从零实现[吃一堑长一智]循环反馈Feedback

本文将介绍一种有反馈循环机制的RAG系统，让当AI学会"吃一堑长一智"，给传统RAG装了个"后悔"系统，让AI能记住哪些回答被用户点赞/拍砖，从此告别金鱼记忆：

  • 每次回答都像在玩roguelike：失败结局会强化下次冒险
  • 悄悄把优质问答变成新知识卡牌，实现"以战养战"
  • 相关性评分系统堪比淘宝卖家秀：4.9分和4.8分的文档要宫斗抢C位
    RAG优化：python从零实现[吃一堑长一智]循环反馈Feedback_第1张图片

你会看到：

  • 用datetime.now().isoformat()精准记录每次打脸时刻
  • 余弦相似度计算写得比小学数学题还直白
  • 评估系统时自带左右互搏：让AI自己当裁判比较新旧版本

效果体验：

  • 首轮回答像直男相亲：照本宣科尬聊
  • 二轮回答像海王撩妹：精准踩中用户high点
  • 响应长度肉眼可见变长（像极了写论文凑字数）

我们一起把RAG改造成了会进化的数码宝贝，每次用户反馈都是它升级的徽章。从此甲方说"这个AI不够智能"时，可以把锅甩给"它还在新手村练级呢！"

文章目录

  • why循环反馈？
  • 动手实现
    • 环境设置
    • 从PDF文件中提取文本
    • 将提取的文本分块
    • 设置OpenAI API客户端
    • 简单向量存储实现
    • 创建嵌入
    • 反馈系统功能
    • 带有反馈意识的文档处理
    • 基于反馈的相关性调整
    • 使用反馈微调我们的索引
    • 带有反馈循环的完整RAG管道
    • 完整工作流程：从初始设置到反馈收集
    • 评估我们的反馈循环
    • 评估的辅助函数

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