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│                    RLHF Pipeline Architecture                          │
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│                                                                         │
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│  │   User       │     │   LLM-as-   │     │   Human      │             │
│  │   Message    │────▶│   Judge      │◀────│   Feedback   │             │
│  └──────────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘             │
│         │                    │                    │                     │
│         │              ┌─────▼─────┐              │                     │
│         │              │ Evaluation│              │                     │
│         │              │  Scores   │              │                     │
│         │              └───────────┘              │                     │
│         │                    │                    │                     │
│         │              ┌─────▼─────┐              │                     │
│         │              │ Response  │◀─────────────┘                     │
│         │              │ Samples   │                                    │
│         │              └───────────┘                                    │
│         │                    │                                          │
│         │              ┌─────▼─────┐                                    │
│         │              │   Prompt  │                                    │
│         └─────────────▶│ Optimizer │                                    │
│                        └───────────┘                                    │
│                             │                                           │
│                    ┌────────▼────────┐                                   │
│                    │  Training Data │                                   │
│                    │  Generation     │                                   │
│                    └─────────────────┘                                   │
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• LLM-as-Judge Evaluation: Automated quality assessment across 5 criteria (helpfulness, accuracy, safety, coherence, engagement)
• Reinforcement Learning from Human Feedback: Collect and learn from user corrections and ratings
• Continuous Optimization: Track prompt performance and suggest improvements
• Training Data Generation: Export high-quality samples for model fine-tuning
• Batch Evaluation: Evaluate multiple samples and identify low-performing responses
• Feedback Aggregation: Analyze feedback patterns and sentiment