【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

本文是《RAG 技术详解》系列最终篇，讲解如何为一个 RAG 系统设计自动评估机制、构建用户反馈闭环、引入 LLM 自监督评估链，最终实现一个能“自诊断、自优化、自演进”的智能问答系统。

一、RAG 为何需要反馈与评估机制？

在真实应用中，RAG 系统并不是一上线就“万无一失”的：

• ❌ 有时上下文不相关
• ❌ 有时 LLM 编造了回答
• ❌ 有时格式不一致，用户体验差
• ❌ 有时查不出答案却装作有

问题不是 Bug，而是数据与提示策略不足以支撑用户意图。

为了让系统不断提升，需要：

🔁 自动评估 → 用户反馈采集 → 精排/Prompt优化 → 模型选择优化

二、三种主流评估方法概览