本文介绍 反馈闭环、自适应检索增强 这两种的玩法。

09反馈闭环 

在构建高质量的检索增强生成系统(RAG)时，我们常常调到一个关键:

当前知识库和检索流程都是静态的，无法根据用户使用过程中的真实反馈进行优化和调整。因此，需要引入一种持续改进的机制【反馈闭环】。

什么是反馈闭环？

在 RAG 系统中设计一套机制，收集用户对回答内容的反馈(如点击、评分、点赞、修改建议等)，并基于这些数据不断优化检索策略、知识库内容和生成质量。

目的：

提高问答系统的准确性和相关性;实现系统的自我进化能力;持续提升用户体验与满意度。

为什么需要反馈闭环？

数据静态：所有知识仅来源于初始文档，无法适应新场景或错误修正

模型盲区：语言模型可能生成错误答案，缺乏实时纠错机制

用户无参与感：缺乏实时纠错机制缺乏反馈入口，用户难以表达“是否满意”"或”是否正确”

反馈闭环的核心流程

①用户交互与反馈采集

显式反馈: 👍/👎 按钮

隐式反馈:点击率、停留时间、修改记录

自由输入:用户可提出更正建议或补充信息

②反馈结构化存储

将用户反馈以结构化形式保存，便于后续分析:

字段	内容示例
查询语句	故宫有什么特点？
返回内容	故宫是明清两代皇帝居住的地方，非常宏伟壮观
用户反馈类型	👎错误
用户建议	还应提到建筑风格、文物价值等
时间戳	2025-09-04 22：58：00

③反馈数据分析与模型优化

定期对反馈数据进行分析，用于:

优化检索策略(如 reranker 权重、chunk 分块逻辑)

更新知识库内容(如添加缺失信息、修正错误)

微调语言机型(通过人工标注 +fine·tuning 提升生成质量)

④更新系统并验证效果

将优化后的模型和知识库部署到系统中，并通过 A/B 测试等方式验证改进效果。

10自适应检索增强生成 

在构建高质量的检索增强生成系统(RAG)时，我们常常会遇到一个现实问题:

不同类型的查询需要不同的处理方式 -- 有的需要精确匹配、有的需要多步推理、有的则需要跨知识库检索。

为了解决这个问题，我们引入一种更智能、更灵活的 RAG 架构.

什么是自适应检索增强 RAG?

Adaptive RAG 是一种根据用户查询类型、意图或复杂程度，动态选不同检索策略、模型配置和知识库来源的RAG 架构。

核心思想是：​​​​​​​

查询不是单一类型的检索不应“一刀切”应根据不同场景，使用最适合的方法组合来获取最佳结果

为什么需要Adaptive RAG？​​​​​​​

固定策略检索：所有查询都走同一套流程，效率低且效果不稳定多样化用户需求：包括事实问题、解释性问题、推理类问题等多源异构知识：来自数据库、PDF、网页、表格、代码等多种格式模型能力差异：LLM对不同类型任务的表现不同

Adaptive RAG 的核心流程

①Query Type Detection(查询类型识别)

通过分类模型或规则判断用户查询属于以下哪一类：​​​​​​​

事实性问题：故宫建于哪个朝代？探索性问题：北京有哪些值得一去的地方？比较类问题：故宫和卢浮宫有什么区别？操作指导类：如何预约故宫门票？多条推理类：故宫建成后经历了哪些重大事件？

②根据类型选择检索策略​​​​​​​

事实性问题：精确关键词检索+重排序探索性问题：语义扩展检索+上下文增强比较类问题：多文档对比+双向chunk匹配操作指导类：结构化数据优先(如表格、FAQ)多条推理类：多阶段检索+RSE(上下文扩展)

③选择合适的知识库或数据源​​​​​​​

事实性问题：百科、结构化数据库探索性问题：PDF、长文本段落操作指导类：FAQ、操作手册多条推理类：时间线文档、历史记录

④调用合适的大模型与生成逻辑

事实性问题：小模型快速回答，减少延迟​​​​​​​

探索性问题：大模型+上下文窗口扩展比较类问题：对比是prompt+分析型输出操作指导类：步骤式生成+引导性语言多条推理类：多轮检索+思维链

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