【python】问答展示网站，用于收集构建RAG应用用户反馈

最新推荐文章于 2025-12-16 10:44:31 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-16 10:44:31 发布 · 277 阅读

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#python #react.js #语言模型

项目概述

一个小demo，本网站实现了后端，web端，移动端互联，基于websocket保证移动端和web端数据一致性，后续完善一下可用来收集用户反馈，优化RAG知识库。

技术架构

数据库：PostgreSQL

后端：FastAPI

Web端：Next.js

移动端：React Native

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MTSC2025参会感悟：Multi-Agent RAG 应用质量保障建设

旦莫的博客

07-21

861

在生成式 AI 技术爆发的当下，RAG（检索增强生成）与 Multi-Agent 架构的结合正成为企业级 AI 应用的主流方案。然而，大模型的概率性输出特性、多智能体协作的复杂性以及外部知识检索的动态性，使得这类系统的质量保障面临前所未有的挑战。本文基于 MTSC2025 中国互联网测试开发大会的前沿实践，系统阐述 Multi-Agent RAG 应用的测试策略、自动化评估方法与线上监控体系，为 AI 应用开发者提供从设计到运维的全链路质量保障指南。

【RAG 技术详解系列（五）】反馈与迭代层：构建可评估、可改进的 RAG 系统

未名编程

05-14

332

本文是《RAG 技术详解》系列的最终篇，探讨了如何为 RAG 系统设计自动评估机制、构建用户反馈闭环，并引入 LLM 自监督评估链，以实现一个能够“自诊断、自优化、自演进”的智能问答系统。首先，文章指出 RAG 系统在实际应用中存在的常见问题，如上下文不相关、LLM 编造回答等，并强调了反馈与评估机制的重要性。随后，文章介绍了三种主流评估方法：人工评估、规则评估和 LLM 自我评估，并详细讲解了 LLM 评估链的核心结构和自定义评分 Prompt。接下来，文章讨论了用户反馈采集机制的三种常见方式及其在系统优

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读书笔记:要点提炼《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》(严灿平)

02-20

1777

本书解析企业级RAG应用开发与优化，涵盖大模型基础、RAG原理与架构、开发环境、模型、Prompt、嵌入管理、数据加载分割与向量索引；构建检索、响应生成引擎，并探讨高级查询转换、语义路由、多模态检索、代理开发及评估优化；对比C-RAG、Self-RAG、RAPTOR新范式，为企业智能决策提供全景方案。

RAG 增强视觉问答的简单框架

ms44的专栏

09-05

1052

检索增强生成 (RAG) 是一种强大的技术，可以提高大型语言模型 (LLM) 生成的答案的准确性和可靠性。它还提供了检查模型在特定生成过程中使用的源的可能性，从而使人类用户更容易进行事实核查。此外，RAG 可以使模型知识保持最新状态并整合特定主题的信息，而无需进行微调。总体而言，RAG 提供了许多好处和很少的缺点，并且其工作流程易于实施。正因为如此，它已成为许多需要最新和/或专业知识的 LLM 用例的首选解决方案。

RAG是什么？手把手教你从零构建RAG系统全面指南（含代码）

大模型研究中心

06-11

2011

尽管大语言模型具备出色的推理能力和广泛的通用知识，但它们在检索精确信息、获取最新数据或提供可验证的回答时常常遇到困难。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）应运而生，这一创新性方法通过将大语言模型与外部知识源相结合，有效提升了其性能。本文将深入探讨RAG的概念、重要性，并使用Python和流行的开源库从零开始构建一个完整的RAG系统。

从零开始构建基于RAG的AI原生应用指南

AI天才研究院

06-10

1048

在大语言模型（LLM）时代，AI应用正从“规则驱动”转向“数据驱动”。知识时效性差：模型训练数据有时间边界（如GPT-4截止到2023年10月），无法处理最新信息；幻觉（Hallucination）问题：模型可能生成与事实不符的“虚假知识”。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）通过“先检索后生成”的架构，将外部知识库与LLM结合，完美解决了这两个问题。本文将覆盖RAG系统的核心组件、技术选型、实战开发全流程，帮助开发者从零构建一个可用的RAG应用。

基于知识图谱增强RAG应用和构建RAG知识库

2301_81940605的博客

11-27

1964

本文是AI落地实践的优秀案例，利用RAG技术（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的知识库实践为背景，介绍了RAG技术的发展及存在的不足，以及知识图谱相关的知识，利用RAG技术去完善和智能化知识图谱。在AI技术大量涌现，但应用不足的情况下，指明了现有应用场景、技术与AI结合的具体做法。

基于LangChain RAG技术构建智能知识库查询系统

weixin_40582941的博客

11-20

750

本文介绍了一个基于LangChain RAG（检索增强生成）技术的智能知识库查询系统。该系统能够从指定的网页内容中提取信息，构建可搜索的知识库，并通过AI代理提供准确的问答服务。

AI大模型应用之RAG

qq_43167748的博客

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926

摘要： RAG（检索增强生成）是一种结合检索与生成能力的AI技术，通过实时检索外部知识库增强大模型的回答准确性，解决模型知识局限、时效性差和幻觉问题。其流程包括数据预处理（分块、向量化）、检索（相似度匹配）和生成（结合上下文输出）。提升RAG质量需关注三阶段：数据准备（清洗、脱敏、智能解析）、知识检索（查询意图澄清、混合检索）和答案生成（优化提示词、动态防护栏防幻觉）。RAG的核心优势在于可溯源、专业性强且支持实时更新，适用于企业知识库等垂直领域场景。

RAG私域问答场景升级版方案(第二期方案)[2]：工业级别构建私域问答（业务问题、性能问题、安全成本问题等详细解决方案）

丨汀、的博客

08-07

1385

RAG私域问答场景升级版方案(第二期方案)[2]：工业级别构建私域问答（业务问题、性能问题、安全成本问题等详细解决方案）

最新RAG知识库问答的应用(非常详细）从零基础入门到精通，收藏这篇就够了

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1234

在信息爆炸的时代，企业面临着如何有效获取和利用知识的问题。基于RAG(Retrieval-Augmented Generation)知识库问答的应用，正是解决这一挑战的重要手段。RAG结合了信息检索和文本生成的优势，能够在海量数据中快速提取相关信息，并生成高质量的回答。本文将探讨RAG知识库问答的业务方案及其在垂直应用领域的潜力。

javascript 性能优化实战：异步和延迟加载

小伙伴们全都Lucky！

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本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。

df赋值和.copy的区别（SettingWithCopyWarning）

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[Python实战] 解决Outlook同步中的字符编码问题：表情符号也能正确处理了！

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《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读

2501_93253814的博客

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本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。

Python 语言编码规范

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通常，不应该描述”怎么做”，除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息，当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时，使用as而不要用逗号。3、关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录，这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外，节的其他内容应被缩进2个空格。

Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录

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12-13

440

本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。

Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.

weixin_52173250的博客

12-12

190

Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.

Pandas库入门

注释写满人生

12-14

768

摘要：本文介绍了Python中Pandas库的核心数据类型Series和DataFrame。Series是一维带标签数组，可通过列表、字典、ndarray等多种方式创建，支持类似ndarray和字典的操作方法。DataFrame是二维表格型数据结构，可由二维ndarray、字典等多种形式创建，具有行列索引功能。文章详细展示了两种类型的创建方法、基本操作和属性，包括索引访问、运算对齐、name属性设置等，并通过代码示例演示了实际应用场景。Pandas的这些数据结构为数据分析和处理提供了高效灵活的工具。

rag问答机器人

03-08

### 构建基于RAG的问答机器人构建基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的问答机器人涉及多个组件和技术栈的选择。这类系统能够根据用户的查询从私有或公开的数据源中提取信息，并结合大型语言模型的能力提供精准的回答。 #### 数据准备与索引建立为了使问答机器人具备理解并回应复杂问题的能力，首先需要准备好用于训练和支持推理的知识库。这一步骤通常涉及到文档收集、预处理以及创建高效的索引结构以便快速查找相关内容[^4]。对于中文环境下的应用案例，可以参考如下Python代码片段展示如何初始化一个简单的搜索引擎： ```python from langchain import LangChain index = LangChain() query_engine = index.as_query_engine() response = query_engine.query("西安交大是由哪几个学校合并的?") print(response) ``` 这段代码展示了使用`LangChain`框架中的`as_query_engine()`函数来设置查询引擎实例，并通过调用`query()`方法执行具体的问题询问操作[^3]。 #### 整合检索模块与生成模型在完成上述准备工作之后，下一步就是集成检索机制同强大的自然语言生成工具一起工作。理想情况下，应该选用那些已经被证明有效的开源解决方案作为基础架构的一部分；例如，在某些实践中提到过可以通过研究和学习有关ChatGPT 和Elasticsearch的文章获得灵感，从而更好地理解和实施此类项目[^2]。当接收到一个问题时，RAG会先利用检索部分定位到最有可能包含答案的相关资料片段，再由生成端负责解析这些素材进而形成最终回复给用户的内容。这种设计使得即使面对从未见过的新颖提问也能够给出合理而准确的结果。 #### 实现细节说明 - **选择合适的检索算法**：考虑到效率和准确性之间的平衡，可以选择BM25F或其他先进的向量空间模型来进行初步筛选。 - **优化对话体验**：除了基本的功能外，还可以加入上下文记忆等功能提升交互质量，让用户感觉像是在跟真正的人类专家交流一样流畅自然。 - **持续迭代改进**：随着更多真实场景下反馈数据的积累，不断调整参数配置甚至更新底层技术选型都是必要的措施之一。