RAG是否有研究的意义？有没有其他技术？

yxs 2026-07-30 10:33 1

RAG我用过一些，去年尝试过dify的知识库和旧版的ragflow，今年用过anythingllm和新版的ragflow，感觉效果都还一般。

核心不在于如何向量化、如何召回，而是切分，甚至是PDF解析，这也是新版ragflow我感觉主要提升的地方。现实情况大部分资料知识可能都是有点脏的，没有那么好的文字数据供你去建库，一旦切分不好、PDF解析不好，效果还不如人工去找之后当作提示词输入上下文。

至于graphRAG，流程又慢，自动化效果很差，想要好的效果还是得人工治理。刚刚在其他帖子看到pageindex这种vectorless rag，准备研究一下看看。还有什么其他技术吗？佬们在生产中真正使用rag体验如何？有什么经验分享吗？

最新回复 (11)

baima 07-30 10:35

1楼

我刚安装了ragflow，不知道实际效果如何，感觉pdf解析慢且不准
levizheng 07-30 10:37

2楼

去年了解了一下ragflow，这玩意太吃垂直行业了。各种不同形式的文件解析才是大头，用mineru感觉效果也不是很理想。
shuibuxin 07-30 10:38

3楼

重要的还是如何合理的切分。不同类型的内容切分不一样。这个很难适配出统一的规则。如果暴力按照篇幅数量切分，又不太好。文章类的如果按照段落切分，不同段落的内容大小又不一致。太难了 ^-^ 现在慢慢的方法应该改变了。如果不考虑速度效率。不如把文本都做成md。放在一个文件夹让 agent 直接在里面用命令工具搜。同样是知识库可以了解下obsidian 这类的。它并没有实现向量化呢。
onlyxx 07-30 10:39

4楼

我之前也做了一个ragflow，从html做切分，确实不太理想。但是我发现他可以手工改通过admin控制台改切分。我想说有没有可能将内容交给AI来切分？
hoa 07-30 10:40

5楼

ragflow，用生产，需要调整很多东西，解析慢不是ragflow的问题，解析pdf 基本都是mineru 的速度。还有emb 模型相应速度了
leo_00 07-30 10:43

6楼

哈哈，去年我们公司也搞了个小组搞RAG，研究部署了了各种开源框架，各种切分方案。好不容易上线了，公司内部测试，发现数据总是更新不及时，例如AI拿到的数据总是慢半拍（数据不是最新的），复盘发现公司没有一个专门维护知识库的部门。今年项目降级了。
hoa 07-30 10:46

7楼

真实，基本要靠人肉运维，客户场景五花八门，满足这个，又出新的那个。感觉不做垂直领域真的难
Kassdin 07-30 10:47

8楼

pageindex 这种只有时延不敏感的任务用吧，和传统rag还是区别比较大的
Toluv 07-30 10:56

9楼

（帖子已被作者删除）
Yansuu1 07-30 11:56

10楼

将每一次对话的数据（不只是对话消息，还有调用，查找到，rag等）也保存到rag里面
嗯djs. 07-30 12:05

11楼

普通开发者还能研究下的也就是切分环节如何自动化和自适应了吧，后面检索阶段成熟方案已经非常成熟了