LlamaIndex 通过数据收集、模型调整和可自定义的排名策略来处理用户反馈和搜索结果排名。 它使用反馈信号来改进检索和排名过程，从而随着时间的推移提高结果的相关性。 该系统支持隐式反馈（例如点击率）和显式输入（例如赞/踩），开发人员可以将其集成到他们的应用程序中以适应搜索体验。
对于用户反馈，LlamaIndex 使开发人员能够记录交互 - 例如，跟踪用户点击、忽略或标记为不相关的结果。 此数据被存储并用于调整检索模型或重新排序逻辑。 一种常见的方法包括微调检索器（例如，调整向量相似度阈值）或重新训练重新排序器模型，以优先考虑用户始终认为有用的文档。 例如，如果用户经常选择查询的第三个结果，系统可能会在未来的排名中提升类似的内容。 开发人员可以使用 LlamaIndex 的 API 或自定义钩子来实现反馈循环，以捕获这些信号并定期或实时更新模型。
在排名中，LlamaIndex 通常采用两阶段流程：初始检索，然后是重新排序。 第一阶段使用关键字搜索 (BM25) 或向量相似度等方法来获取候选结果。 第二阶段应用重新排序器，例如交叉编码器或基于 LLM 的评估器，以按相关性对结果进行排序。 反馈数据直接影响此管道 - 例如，自定义重新排序器可以降低标记为不相关的文档的权重。 开发人员还可以组合多个检索器（例如，混合 BM25 + 向量搜索）并根据哪个组合产生更好的用户参与度来调整它们的权重。 诸如 LlamaIndex 的 QueryEngine 或 NodePostprocessor 之类的工具允许添加逻辑以合并反馈，例如提升来自频繁访问数据源的结果。 这种灵活性使团队可以根据其特定数据和用户行为定制排名，而无需依赖于千篇一律的解决方案。