从零开始的Python强化学习RL增强之RAG优化指南

大家好，欢迎来到今天的“AI相亲大会”！今天的主角是我们的老朋友——RAG（检索增强生成），以及它的新搭档——RL（强化学习）。这两位AI界的“单身贵族”即将在Python的舞台上展开一场精彩的“相亲”之旅。

我们将从零开始编写所有代码，包括 RL 算法，不使用任何RAG框架。通过自建的 RL 奖励系统来提升RAG ，将查询的检索质量提高到 84%。

当RAG遇上RL：一场“双向奔赴”的优化之旅

那么，当RAG遇上RL，会发生什么呢？简单来说，RL同学会通过“奖励机制”来指导RAG同学如何更好地检索和生成答案。比如，当RAG同学给出的答案接近“真实答案”时，RL同学会给予“高分奖励”；反之，如果答案“跑偏”了，RL同学则会“扣分”。通过这种“奖励机制”，RAG同学会逐渐学会如何给出更准确、更相关的答案。

从53%到84%：RAG的“逆袭之路”

在这次“相亲”中，RAG同学的表现可谓是“突飞猛进”。在RL同学的帮助下，RAG同学的检索质量从53%提升到了84%！这简直是一场“逆袭”啊！看来，RAG同学终于找到了它的“真命天子”——RL同学。

代码与幽默齐飞：一场“硬核”相亲

当然，这场“相亲”不仅仅是“谈情说爱”，还充满了“硬核”的代码和算法。接下来，我们将一步步带你走进这场“AI相亲大会”，看看RAG和RL是如何通过Python代码实现这场“双向奔赴”的优化之旅的。

准备好了吗？让我们一起见证这场AI界的“浪漫邂逅”吧！🚀

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作者：AI仙人掌