极道
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Spring AI递归顾问：两模型互相折磨 实现自评审质量门禁
内容提要
Spring AI引入递归顾问模式，通过两个AI模型互相评审以提升回答质量。第一个AI生成回答，第二个AI评分并反馈，若分数不达标，生成AI根据反馈修改回答，循环进行，直到满足质量要求。这种机制无需重新训练模型，适用于客服和医疗等场景，确保用户体验。
关键要点
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Spring AI引入递归顾问模式，通过两个AI模型互相评审以提升回答质量。
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第一个AI生成回答，第二个AI评分并反馈，若分数不达标，生成AI根据反馈修改回答，循环进行。
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这种机制无需重新训练模型，适用于客服和医疗等场景，确保用户体验。
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递归顾问内部藏有一个AI聊天客户端，能够进行多次生成-评审-改进的循环。
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评审官给出的反馈必须结构化，以便生成AI能够明确改进方向。
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评审官的输出必须是严格的JSON格式，以便后续解析自动化。
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配置和阈值通过外部注入，方便不同环境调节严格程度。
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测试时可以使用模拟对象替代真实API调用，避免不必要的费用。
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最终效果是调用方无感知，得到的回答经过多轮自我评审，质量得到保障。
延伸解读
递归顾问的工作机制
Spring AI的递归顾问通过两个AI模型的循环互动来提升回答质量。第一个模型生成回答，第二个模型进行评分并提供反馈，若评分不达标，生成模型会根据反馈进行修改。这种机制确保了回答的质量，而无需重新训练模型，适合客服和医疗等对回答准确性要求高的场景。
评审官反馈的重要性
评审官的反馈必须结构化且具体，以便生成模型能够明确改进方向。模糊的反馈可能导致生成模型无法有效调整回答，影响最终结果的质量。因此，在设计反馈时，需确保其清晰且具有指导性，以提高回答的准确性和完整性。
配置灵活性与测试优势
递归顾问的配置和阈值可以通过外部注入，便于在不同环境中调整严格程度。此外，测试时可以使用模拟对象替代真实API调用，避免不必要的费用。这种设计不仅提高了系统的灵活性，也降低了开发和测试成本。
延伸问答
Spring AI的递归顾问模式是如何工作的？
递归顾问模式通过两个AI模型互相评审，生成AI回答后，评审AI评分并反馈，若分数不达标，生成AI根据反馈修改回答，循环进行，直到满足质量要求。
递归顾问模式适用于哪些场景？
该模式适用于客服和医疗等场景，确保用户体验，尤其是在回答错误可能直接影响用户的情况下。
评审官的反馈格式有什么要求？
评审官的反馈必须是结构化的JSON格式，包含分数和书面反馈，以便生成AI明确改进方向。
如何配置递归顾问的评分阈值和最大改进次数？
评分阈值和最大改进次数通过外部注入配置，可以在Spring配置类中从application.properties文件读取。
递归顾问如何避免生成模型自我评分偏高的问题？
递归顾问使用不同的AI客户端进行生成和评审，避免同一模型对自己生成的回答评分偏高。
测试递归顾问时如何避免真实API调用？
测试时可以使用模拟对象替代真实API调用，避免不必要的费用，确保测试在本地环境中进行。
