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RAG 简要回顾
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原文中文，约2800字，阅读约需7分钟。
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内容提要
RAG（检索增强生成）技术在2025年广泛应用，主要包括离线文件解析、文本切片和嵌入优化。通过语义和结构切分提升文本处理效率，并在查询处理和评估中引入多维度嵌入。Graph RAG适合全局问题，而Agentic RAG更灵活，依赖于大语言模型的能力。
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关键要点
- RAG（检索增强生成）技术在2025年广泛应用，主要包括离线文件解析、文本切片和嵌入优化。
- 通过语义和结构切分提升文本处理效率，使用句子嵌入和结构信息进行优化。
- Embedding优化为每个chunk生成更多维度的embedding，以提高检索效果。
- 在线查询处理包括查询改写和生成更多维度的embedding，以增强检索能力。
- Graph RAG适合解决全局问题和多跳问题，但构建图谱的复杂性较高。
- Agentic RAG更灵活，依赖于大语言模型的能力，允许多次检索，适合动态环境。
❓
延伸问答
RAG技术的主要应用领域是什么？
RAG技术在2025年广泛应用于离线文件解析、文本切片和嵌入优化等领域。
Graph RAG和Agentic RAG有什么区别？
Graph RAG适合解决全局和多跳问题，但构建图谱复杂；Agentic RAG更灵活，依赖大语言模型，允许多次检索。
RAG技术如何提升文本处理效率？
通过语义和结构切分，使用句子嵌入和结构信息进行优化，从而提升文本处理效率。
在RAG中，嵌入优化的作用是什么？
嵌入优化为每个chunk生成更多维度的embedding，以提高检索效果。
RAG技术在在线查询处理中的应用有哪些？
在线查询处理包括查询改写和生成更多维度的embedding，以增强检索能力。
RAG技术的评估指标有哪些？
评估指标包括召回率、精确率、平均响应时间和用户满意度等。
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