人类反馈

人类反馈是开发你的 LLM 应用或智能体的一个关键部分。

它允许用户直接对交互提供反馈，这些反馈可用于提高系统的性能和准确性。

通过启用数据持久化，每次用户输入触发的运行都会伴随点赞和点踩图标。用户还可以为他们的反馈添加文本评论，以提供更详细的输入。

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优点

• 数据集创建：反馈交互隐式地生成有价值的训练数据，用于随着时间推移改进智能体的响应。

• 准确性测量：反馈分数使得客观测量和比较不同智能体版本成为可能，从而促进模型的持续改进。

• 以用户为中心的开发：直接反馈推广了以用户为中心的方法，确保模型能够满足用户的需求和期望。

• 训练与微调：人类反馈允许基于特定交互进行直接的模型训练和微调。

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使用方法

要使用人类反馈，你首先需要启用 数据持久化。

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结论

人类反馈是提高你的 LLM 应用性能的强大工具。通过启用数据持久化和收集反馈，你可以创建一个数据集，用于提高系统的准确性。