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
  

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）

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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！"