RAG系统最大收益_

我们在搭建一个基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的问答系统。系统每天会接收用户问题，并基于“知识库”检索相关材料后再生成答案。为了保证检索质量，知识库需要定期“更新”（例如重抽取文档、重算向量、重建索引等），但更新会消耗计算资源。另一方面，只有当知识库处于“有效”状态时，基于它进行的查询才有实际收益；知识库过期后继续查询几乎没有价值（可以视为收益 0）。

因此，在接下来的 n 个连续自然日（周期）内，我们需要规划每天是否进行“更新”、是否“查询”，以最大化净利润（总查询收益 − 总更新成本）。

规则说明

初始状态：第 0 天开始时，知识库“过期”。
更新生效：若在第 i 天执行更新，则从第 i 天起连续 d 天“有效”，覆盖区间 [i, i+d-1]。有效当日可以马上用于查询。
每天允许的操作（每天最多选一个）：
- 更新并查询：当日支付 update_cost[i]，同时获得当日查询收益 query_reward[i]（因为更新后立即有效）。
- 仅查询：若当日处于有效期，则获得 query_reward[i]；若过期，则收益为 0。
- 什么也不做：无成本、无收益（若当日处于有效期，仍会消耗有效期一天）。
目标：在 n 天内，使“总查询收益 − 总更新成本”最大。

直观理解：更新能“刷新”后续 d 天的检索质量（可带来查询收益），但更新要花钱；不更新也能查，但只有在还没过期的有效日才有收益。