去年这会儿，大家都在搭rag，从dify, coze到ragflow，但是经常会遇到一个问题，demo好整，但是效果嘛，不好说。现在已经有一些解决方案，比如用easydataset做qa对，用Hyde扩展回答的范围，用RAG去扩展问题的范围。但是还是有一个我认为不能理解的，那就是向量相似度不等于语义相关性。如果不做qa对，仅仅按chunk切分，会导致什么问题呢，三重语义断裂——代词指代丢失、跨句依赖断裂、术语定义分离。更恼火的还有，Embedding导致的多个不确定的方面：比如模型选择、分块策略、相似度阈值导致相同的查询返回不同的结果。现在其实也有很多项目已经认识到这点，抛弃embbeding，比如：pageindex，sirchmunk，tree-search等等等，我研究了这些agentic+no embbeding的方案，然后有了一些自己的想法和实践。 
解决之道是Agentic R...