【RAG实战】用户反馈如何关联算法优化

1. 引言：从用户反馈到动态权重

传统的RAG系统一旦构建完成并部署，其知识库和检索算法通常是静态的。除非开发者手动更新数据或调整模型，否则它会一直以同样的方式回答同样的问题，无法从与用户的交互中学习。

而基于用户反馈的动态Chunk权重优化，则打破了这一僵局。它将每一次用户交互都视为一次宝贵的“微型训练”。当用户为一个答案点赞时，他们实际上在告诉系统：“生成这个答案所依赖的上下文（即那些被召回的Chunks）是高质量、有用的。”反之，点踩则意味着这些上下文可能是错误的、不相关的或不完整的。

通过建立一个闭环系统，将这些反馈信号量化并作用于每个Chunk的“权重”或“信誉分”，我们就能让用户在无形中扮演了“训练师”的角色，持续地、众包地优化我们的知识库，使RAG系统越来越智能，越来越懂用户的真实需求。

2. 问题分析：为何需要动态Chunk权重？

静态检索的局限性

• 语义相似 ≠ 绝对正确/有用：向量检索基于语义相似度，但一个语义上高度相关的Chunk可能包含过时的信息、错误的细节，或者虽然正确但对解决用户的具体问题没有帮助。
• “民主”的知识库：在静态系统中，所有Chunks“生而平等”。一个来自官方核心文档的关键段落和一个来自过时附录的边缘段落，在被检索时可能只因语义相似度而获得同等机会，系统无法区分其“权威性”或“实用性”。
• 无法适应变化：用户对信息的偏好和需求的重