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大型语言模型通常通过来自人类或人工智能反馈的强化学习进行训练，然而这些方法往往将细致的反馈压缩为标量奖励，丢弃了其中丰富的信息并引发尺度失衡。我们建议将语言反馈视为一种条件信号。受文本到图像生成中语言先验的启发——该先验能通过未见提示产生新颖输出——我们提出反馈条件策略（FCP）。FCP 直接从回复-反馈对中学习，通过对离线数据的最大似然训练来近似反馈条件后验。我们进一步开发了一个在线自举阶段，在

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阿里云高校计划免费领取ECS”、“飞天加速计划——高校学生在家实践活动”是阿里云从疫情以来对在校大学生的免费提供服务器的活动，目前为止一共开展了三轮。

RAG利用了向量数据库和大型语言模型（LLM）的能力来提升回答质量。在数据的准备过程中，通过特定的加载器将各种模态的信息进行导入，由于各种信息的大小参差不齐，故需要对其进行切片处理，在将每个部分进行切片后，embedding到特定维度的向量，将源数据喝向量一起存储到向量数据库中。常见的向量数据库引擎有：FAISS、Chromadb、ES、Milvus，本文采用Milvus进行实践在调用的过程中，先

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