各位同仁，各位对人工智能技术充满热情的开发者们： 大家好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个在当前生成式 AI 浪潮中，尤其是 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统领域至关重要的话题：如何通过高效的人工标注反馈环，持续优化 RAG 系统的召回精度。我将重点围绕“Annotation Queues”（标注队列）这一核心概念，深入剖析其设计理念、构建方法及实践策略。 在 RAG 时代，我们正努力让大型语言模型（LLM）摆脱“一本正经地胡说八道”的窘境，赋予它们检索外部知识并基于事实生成答案的能力。然而，RAG 系统的表现，其“智商”和“情商”，在很大程度上取决于其检索组件的“召回”能力。如果无法召回相关的、高质量的上下文信息，那么无论 LLM 本身多么强大，也难以生成准确、完整且无幻觉的答案。 虽然我们有各种自动化指标来评估召回，但这些指标往往无法完全捕捉人类对“相关性”、“有用性”和““完备性”的细微判断。这就是为什么我们需要引入人类智能，构建一套结构化、可扩展的人工标注反馈系统。而 Annotation Queues，正是这套系统的核心驱动力。 …
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