4python之反馈加环境及图编辑环境启动

写在前面的话

干了件大事。昨天是备受折磨的一天，头条运营，早晨打开一看，每台电脑只发了3个视频，按理说到图书馆基本十点了，应该是10个视频。下载也出问题了，一直报错，头条也打不开了，一直转圈，让我坐立不安，关键还找不到问题，一直改改改，但问题解决不了。下午时，大王说有没有可能宽带限速了，我联系宽带，那边说一切正常。我说卡的不行，怎么办。小哥说：你重启下光猫，我看看。我赶紧骑摩托车回家，重启让他查，他说没问题呀。看我急切，他也来劲了，说我去你家看看吧。来了之后，说上传30M，下载80M，一般用没问题。我说：现在是200M的宽带，给我开到1000M吧。他说现在没活动，开不了。我说再拉一条呢，他开始不同意，我墨迹半天。他说行吧，我串线。又拉了一条1000M的，这要用在电脑上，不说飞起吧，肯定会快，因为两台电脑各用各的宽带，不快说不过去。困扰我的一户只能一条宽带解决了，看来，事在人为，还是挺开心的。

[161+200]-----底部有张生活照片和昨日花销

【关键词】python、ragflow、反馈、图编辑

一、反馈加环境（三级）

描述：现在飞书收到反馈，不知是哪个服务器发的，需要加个环境变量。

开工：

第一步：加环境变量（四级）

20250614周六时间段：23:41-00:00

@manager.route('/thumbup', methods=['POST'])
@login_required
@validate_request("conversation_id", "message_id")
def thumbup():
    req = request.json
    e, conv = ConversationService.get_by_id(req["conversation_id"])
    if not e:
        return get_data_error_result(message="Conversation not found!")
    up_down = req.get("set")
    feedback = req.get("feedback", "")
    conv = conv.to_dict()
    for i, msg in enumerate(conv["message"]):
        if req["message_id"] == msg.get("id", "") and msg.get("role", "") == "assistant":
            if up_down:
                msg["thumbup"] = True
                if "feedback" in msg: del msg["feedback"]
            else:
                msg["thumbup"] = False
                if feedback: msg["feedback"] = feedback
            break

    ConversationService.update_by_id(conv["id"], conv)

    server_name = TenantService.conf(current_user.id, "feedback.server_name")
    notify_feishu(f"{server_name}:【用户反馈】用户 {current_user.id} 给会话{conv['id']}做了反馈，消息id为：{req['message_id']}，反馈内容为：{feedback}")
    return get_json_result(data=conv)

注：这里面加了server_name，接下来，运行看看效果。

第二步：运行看效果（四级）

效果如下：

图4a-1

注：基本还可以。先这样，明天做引用显示。

二、图编辑启动报错（三级）

描述：现在重启nginx失败，需要处理一下。

开工：

第一步：重启失败(四级)

20250616周一时间段：11:12-13:00

重启nginx命令如下：

sudo systemctl restart nginx 

报错如下：

admin@zero4  /etc/nginx/sites-enabled  ➜ sudo systemctl restart nginx   
Job for nginx.service failed because the control process exited with error code.
See "systemctl status nginx.service" and "journalctl -xeu nginx.service" for details.

截图如下：

图4b-1

注：查ai，解决方案，发现是配置文件的错误。

第二步：测试

测试还可以

三、搜索流程（三级）

描述：现在搜索流程走不下去，需要打通一下。

开工：

第一步：搜索报错（四级）

20250616周一时间段：15:17-17:00

先处理一个es备份报错问题，如下：

Error: {"error":{"root_cause":[{"type":"repository_exception","reason":"[es_backup_repository0613] location [/home/admin/data/es_backups0430] doesn't match any of the locations specified by path.repo because this setting is empty"}],"type":"repository_exception","reason":"[es_backup_repository0613] repository type [fs] failed to create on current node","caused_by":{"type":"repository_exception","reason":"[es_backup_repository0613] failed to create repository","caused_by":{"type":"repository_exception","reason":"[es_backup_repository0613] location [/home/admin/data/es_backups0430] doesn't match any of the locations specified by path.repo because this setting is empty"}}},"status":500}

截图如下：

图4c-1

注：分析得知，应该是zero2/zero3重启系统时，没加配置文件，先搞一个试试，看看哪个服务器出问题了。

第二步：新建备份（四级）

20250616周一时间段：15:31-17:00

现在建不了备份，建的时候报错，如下：

图4c-2

注：重启下zero4上的集群接点。重启之后，发现好了，截图如下：

图4c-3

注：这个就可以了，接下来，做搜索方面的查看。

第四步：搜索报错处理（四级）

20250616周一时间段：16:34-17:00

现在提问报错，如下：

ERROR: Error code: 402 - {'error': {'message': 'Insufficient Balance', 'type': 'unknown_error', 'param': None, 'code': 'invalid_request_error'}}

截图如下：

图4c-4

注：查资料找下解决方法。

四、科技文章（三级）

描述：看一篇文章，提高一下。

开工：

第一步：文章截图(四级)

20250616周一时间段：22:46-23:00

截图如下：

图4d-1

第二步：标题（四级）

20250616周一时间段：22:48-23:00

标题为：「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了

在 2016 年的一次演讲中，Yann LeCun 曾将强化学习比喻成蛋糕上的樱桃。他提到，「如果把智能比作一块蛋糕，那么无监督学习就是蛋糕的主体，监督学习就是蛋糕上的糖霜，而强化学习则是糖霜上的樱桃。我们已经知道如何制作糖霜和樱桃，但却不知道如何制作蛋糕本身。」

从 2016 年至今，LeCun 对强化学习一直不看好。然而，不可否认的是，强化学习在提升 AI 模型能力方面正变得越来越重要。而且，来自微软的一项新研究显示，它不仅在后训练阶段发挥着关键作用，甚至在预训练阶段也展现出巨大的潜力。

在这篇题为「Reinforcement Pre-Training」的论文中，作者提出了一种名为「强化预训练（RPT）」的新范式。在这种范式中，下一个 token 预测任务可以被重新定义为一个通过强化学习训练的推理任务。在这一任务中，模型会因正确预测给定上下文中的下一个 token 而获得可验证的奖励。

图4d-2

这就好比在制作蛋糕的过程中，直接将樱桃融入到蛋糕的主体结构中。

作者指出，RPT 范式的好处在于，它提供了一种可扩展的方法，能够利用海量文本数据进行通用强化学习，而无需依赖特定领域的标注答案。

通过激励模型进行下一个 token 的推理，RPT 显著提升了预测下一个 token 的语言建模准确性。此外，RPT 为后续的强化微调提供了一个强大的预训练基础。

scaling 曲线表明，随着训练计算量的增加，下一个 token 预测的准确性持续提升。这些结果表明，RPT 是一种有效且有前景的 scaling 范式，能够推动语言模型预训练的发展。

不过，由于论文提出的方法比较新，社区对该方法的有效性、效率、前景等还有所疑问。

五、头条战果汇报

昨日数据来啦，昨日总收入:931.43块，昨日总播放:676.11万，软件截图如下：

图4e-1

注：想要全托管运营头条号的联系我，你出账号，我来运营，保你天天有钱花，咨询电话： 17701328814（微信同号），也可以加群先了解一下。

图4e-2

注：个人微信如下，欢迎骚扰。

图4e-3

六、生活照片

拍摄于‎2026‎年‎5‎月‎4‎日，‏‎10:01:48，带二宝去天津玩拍的，当时二宝三岁七个月，旁边小朋友不认识，五一到哪都是陌生人。做事，我不喜欢磨磨唧唧的，认准了就干，需要的设备快速买，别考虑成本，后面用不到也不后悔。如果这评估那评估，评估半天，可能事情就做不下去了。就拿昨天拉网线来说，说实话，我没有深入分析为啥前几天不卡，昨天卡，也可能不是网络问题，而是软件问题。但既然说剧情发展到一个网线小哥来我家，我们面对面交流，他愿意再拉根网络，我为啥不抓住机会呢，后面上号的人多了，网线肯定要拉的。一位云南的哥们三条网线，五台电脑，九百个号，我一条网线，肯定不够或者说将来有可能用的到，所以，果断拉。如果考虑成本，我应该花个两三天研究下到底是哪里的问题导致卡，或者等将来号上到一定量级再拉网线，确实省钱。但我不是那样的人，情绪到了，拉就完了，考虑那么多干嘛。

图4f-1

《本文完》