这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器引言:朴素 RAG 的瓶颈在哪里一、朴素 RAG 的三大局限1.1 召回不准1.2 上下文割裂1.3 静态检索二、自适应检索:让系统决定要不要检索2.1 核心思想2.2 实现方式2.3 适用场景三、图检索增强:解决跨文档全局查询3.1 核心思想3.2 与朴素 RAG 的对比3.3 实现方式3.4 适用场景四、迭代式检索:像专家一样查阅资料4.1 核心思想4.2 运作机制4.3 终止条件4.4 适用场景五、其他值得关注的高级策略5.1 全局感知 RAG5.2 实时流式 RAG5.3 代码库 RAG六、选型建议:从朴素到高级的演进路径新的改变功能快捷键合理的创建标题有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能丰富你的文章UML图表流程图FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好 这是你第一次使用# 高级RAG架构演进:从朴素检索到图检索与迭代式策略引言:朴素 RAG 的瓶颈在哪里RAG(检索增强生成)已经成为企业级 AI 应用解决幻觉和私有数据接入的标配方案。但标配不等于够用。随着应用场景的深入,朴素 RAG 的瓶颈逐渐暴露:向量相似度无法完全捕捉语义相关性,尤其在专业领域;文档被机械切分,丢失了全局逻辑和跨段落关联;面对需要多步推理的复杂问题,单次检索往往力不从心。2026 年,业界涌现出多种高级 RAG 架构,从自适应检索、图检索增强到迭代式检索,从不同维度突破朴素 RAG 的局限。本文系统梳理这些高级架构的原理、适用场景和落地实践,帮助你在面对复杂业务需求时,做出正确的架构选型。一、朴素 RAG 的三大局限在讨论高级架构之前,先明确朴素 RAG 到底局限在哪里。1.1 召回不准朴素 RAG 依赖向量相似度检索,但相似不等于相关。在专业领域,字面相似但语义无关的片段会被大量召回,而真正相关的片段可能因为表达方式不同而漏掉。例如查询企业并购税务处理,向量检索可能返回大量税务申报的通用内容,却漏掉并购相关的专项条款。1.2 上下文割裂朴素 RAG 把文档机械切分成小块,每块独立向量化、独立检索。这导致跨段落的逻辑关系被切断——一个结论可能分散在多个段落,单块检索无法把它们拼起来。对于需要全局理解的长文档,朴素 RAG 的表现尤其糟糕。1.3 静态检索朴素 RAG 是一问一答、一查了事:用户提问,系统检索一次,生成答案。对于需要多步推理的复杂问题,单次检索往往无法覆盖所有需要的证据,模型要么基于不完整的信息瞎编,要么被噪声文档带偏。二、自适应检索:让系统决定要不要检索2.1 核心思想自适应检索(Adaptive RAG)的核心思想是:根据问题的复杂度和类型,动态决定是否检索、检索多少次、从哪个数据源检索。简单问题直接让模型回答,复杂问题才触发检索;检索结果不足时,可以发起多轮检索。2.2 实现方式实现自适应检索通常需要一个路由机制:先用一个轻量模型或规则判断问题的复杂度,再决定走哪条路径。例如:简单事实性问题 → 直接生成,不检索需要私有知识的问题 → 触发单次检索需要多步推理的复杂问题 → 触发迭代式检索自适应检索的价值在于:既保证了复杂问题的回答质量,又避免了简单问题不必要的检索开销,降低了成本和延迟。实践数据显示,合理的自适应策略可以在保持准确率的同时,减少相当比例的 API 调用。2.3 适用场景自适应检索适合问题类型多样、复杂度差异大的场景,如通用客服系统、企业知识问答平台。它的实现成本不高,收益却很明显,是朴素 RAG 升级的首选方向。三、图检索增强:解决跨文档全局查询3.1 核心思想图检索增强(GraphRAG)的核心思想是:把知识库构建成知识图谱,而不是简单的向量列表。实体和关系被显式建模,支持多跳推理(Multi-hop Reasoning),能回答公司 CEO 的母校是哪所这类需要链式推理的问题。3.2 与朴素 RAG 的对比标准 RAG 依赖向量相似度检索,适合答案集中在少数文档的局部查询。但在需要跨全部文档归纳模式的全局查询上,它的表现并不理想。微软的测试显示,即便把上下文窗口扩展到 64000 tokens,向量检索在全局问题的全面性、多样性和来源质量上,与 GraphRAG 仍有差距。这意味着,面对分散在多个文档中的问题,GraphRAG 能给出更完整、更多元的答案。3.3 实现方式GraphRAG 的实现通常包含几个步骤:从文档中抽取实体和关系,构建知识图谱;通过社区检测算法把图谱划分为社区;为每个社区生成分层摘要;查询时,先定位相关社区,再结合社区摘要和实体信息生成答案。这个流程比朴素 RAG 复杂得多,构建成本也更高,但对于需要全局理解的知识库,收益是显著的。3.4 适用场景GraphRAG 适合知识密集、实体关系复杂、需要跨文档推理的场景,如企业知识库、行业研究报告库、法律文档库等。它的构建成本较高,建议在朴素 RAG 无法满足需求时再引入。四、迭代式检索:像专家一样查阅资料4.1 核心思想迭代式检索(Iterative RAG)的核心思想,非常像人类专家在查阅资料时的思维习惯:先抛出一个初步问题,拿到第一批文献后快速消化,发现其中缺失了某些关键证据,于是根据新线索发起第二轮、甚至第三轮更具针对性的精准查询,直到把所有拼图完整凑齐再交给大模型进行最终整合。4.2 运作机制迭代式 RAG 把原本一气呵成的生成过程拆解为检索-阅读-反思-再检索的动态循环。当系统接收到复杂提问后,大模型首先进行第一轮初步检索并生成包含部分已知事实的中间文本。此时,系统并不会急于给出最终结论,而是由一个控制器或大模型自身对当前生成的中间结果进行评估,判断证据链是否完整、是否存在逻辑断层或未被解答的子问题。如果发现信息不足,系统会自动提取中间结果中暴露出的新关键词、专有名词或时间地点,构造出第二轮更加精确的查询请求,再次访问向量数据库或搜索引擎。4.3 终止条件迭代式检索必须设置明确的终止条件,否则会陷入无限循环。常见的终止条件包括:达到最大迭代次数(如 3 轮)、证据链完整性达到阈值、检索结果不再有新增信息。工程上,还要为每轮检索设置超时和预算控制,避免成本和延迟失控。4.4 适用场景迭代式检索适合需要多步推理、跨领域、信息分散的复杂问题,如研究报告撰写、竞品分析、法律案件研究等。它的实现复杂度较高,但对复杂问题的回答质量提升明显。五、其他值得关注的高级策略5.1 全局感知 RAG全局感知 RAG(MiA-RAG)的核心思想是:在检索前,先为整个长文档生成一个高层摘要(全局视图),用这个摘要指导检索过程,确保模型能像人类一样,带着对全文的理解去寻找细节证据。它特别适合超长文档的问答场景。5.2 实时流式 RAG实时流式 RAG 通过监听数据库的变更日志(CDC,Change Data Capture),实现知识库的秒级同步。它适合金融行情、物流状态、客服工单等动态数据场景,让 RAG 系统能够感知最新变化。5.3 代码库 RAG针对代码库的 RAG 有特殊挑战:代码和自然语言不一样,按字符硬切会切断函数逻辑。实践中常用 AST(抽象语法树)分块,让切分点落在语法边界上,按函数、类、方法等完整单元切块;再结合混合检索(BM25 负责精确符号匹配,向量负责语义召回)和元数据过滤,显著提升代码问答的准确率。六、选型建议:从朴素到高级的演进路径面对这些高级架构,很多团队会陷入选择困难。我的建议是遵循一条务实的演进路径:第一步,先把朴素 RAG 做好。切分、检索、生成的每个环节都做到位,很多问题在朴素 RAG 阶段就能解决。第二步,引入混合检索和重排序。这是性价比最高的升级,能解决大部分召回不准的问题。第三步,根据业务痛点选择高级架构。如果问题类型多样,引入自适应检索;如果需要跨文档全局查询,引入 GraphRAG;如果复杂问题多,引入迭代式检索。第四步,持续评测和迭代。无论采用哪种架构,都要建立评测集,用数据驱动决策,而不是凭感觉。高级 RAG 架构不是银弹,它们各有适用场景和成本。理解朴素 RAG 的局限,掌握高级架构的原理和适用条件,再结合自身业务需求做出选择,才是正确的姿势。RAG 技术仍在快速演进,保持学习和实践,才能让知识库系统持续发挥价值。Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持除了标准的Markdown编辑器功能我们增加了如下几点新功能帮助你用它写博客全新的界面设计将会带来全新的写作体验在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式Markdown将代码片显示选择的高亮样式进行展示增加了图片拖拽功能你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示全新的KaTeX数学公式语法增加了支持甘特图的mermaid语法1功能增加了多屏幕编辑Markdown文章功能增加了焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置等功能功能按钮位于编辑区域与预览区域中间增加了检查列表功能。功能快捷键撤销Ctrl/CommandZ重做Ctrl/CommandY加粗Ctrl/CommandB斜体Ctrl/CommandI标题Ctrl/CommandShiftH无序列表Ctrl/CommandShiftU有序列表Ctrl/CommandShiftO检查列表Ctrl/CommandShiftC插入代码Ctrl/CommandShiftK插入链接Ctrl/CommandShiftL插入图片Ctrl/CommandShiftG查找Ctrl/CommandF替换Ctrl/CommandG合理的创建标题有助于目录的生成直接输入1次#并按下space后将生成1级标题。输入2次#并按下space后将生成2级标题。以此类推我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。如何改变文本的样式强调文本强调文本加粗文本加粗文本标记文本删除文本引用文本H2O is是液体。210运算结果是 1024.插入链接与图片链接: link.图片:带尺寸的图片:居中的图片:居中并且带尺寸的图片:当然我们为了让用户更加便捷我们增加了图片拖拽功能。如何插入一段漂亮的代码片去博客设置页面选择一款你喜欢的代码片高亮样式下面展示同样高亮的代码片.// An highlighted blockvarfoobar;生成一个适合你的列表项目项目项目项目1项目2项目3计划任务完成任务创建一个表格一个简单的表格是这么创建的项目Value电脑$1600手机$12导管$1设定内容居中、居左、居右使用:---------:居中使用:----------居左使用----------:居右第一列第二列第三列第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左SmartyPantsSmartyPants 是一个文本转换工具主要功能是将普通的 ASCII 标点符号自动转换为更美观的印刷体标点符号。例如原始符号转换后说明引号“引号”直引号变弯引号单引号‘单引号’直单引号变弯单引号--–两个连字符变短破折号---—三个连字符变长破折号...…三个点变省略号创建一个自定义列表MarkdownText-to-HTMLconversion toolAuthorsJohnLuke如何创建一个注脚一个具有注脚的文本。2注释也是必不可少的Markdown将文本转换为HTML。KaTeX数学公式您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:Gamma公式展示Γ ( n ) ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb NΓ(n)(n−1)!∀n∈N是通过欧拉积分Γ ( z ) ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.Γ(z)∫0∞tz−1e−tdt.你可以找到更多关于的信息LaTeX数学表达式here.新的甘特图功能丰富你的文章2014-01-072014-01-092014-01-112014-01-132014-01-152014-01-172014-01-192014-01-21已完成进行中计划一计划二现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid关于甘特图语法参考 这儿,UML图表可以使用UML图表进行渲染例如下面产生的一个序列图王五李四张三王五李四张三李四想了很长时间, 文字太长了不适合放在一行.你好李四, 最近怎么样?你最近怎么样王五我很好谢谢!我很好谢谢!打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?关于UML图表语法参考 这儿,流程图链接长方形圆圆角长方形菱形关于Mermaid语法参考 这儿,FLowchart流程图我们依旧会支持flowchart.js的流程图语法Created with Raphaël 2.3.0开始我的操作确认结束yesno关于Flowchart流程图语法参考 这儿.导出与导入导出如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到文章导出生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。导入如果你想加载一篇你写过的.md文件在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入继续你的创作。mermaid语法说明 ↩︎注脚的解释 ↩︎
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器引言:朴素 RAG 的瓶颈在哪里一、朴素 RAG 的三大局限1.1 召回不准1.2 上下文割裂1.3 静态检索二、自适应检索:让系统决定要不要检索2.1 核心思想2.2 实现方式2.3 适用场景三、图检索增强:解决跨文档全局查询3.1 核心思想3.2 与朴素 RAG 的对比3.3 实现方式3.4 适用场景四、迭代式检索:像专家一样查阅资料4.1 核心思想4.2 运作机制4.3 终止条件4.4 适用场景五、其他值得关注的高级策略5.1 全局感知 RAG5.2 实时流式 RAG5.3 代码库 RAG六、选型建议:从朴素到高级的演进路径新的改变功能快捷键合理的创建标题有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能丰富你的文章UML图表流程图FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好 这是你第一次使用# 高级RAG架构演进:从朴素检索到图检索与迭代式策略引言:朴素 RAG 的瓶颈在哪里RAG(检索增强生成)已经成为企业级 AI 应用解决幻觉和私有数据接入的标配方案。但标配不等于够用。随着应用场景的深入,朴素 RAG 的瓶颈逐渐暴露:向量相似度无法完全捕捉语义相关性,尤其在专业领域;文档被机械切分,丢失了全局逻辑和跨段落关联;面对需要多步推理的复杂问题,单次检索往往力不从心。2026 年,业界涌现出多种高级 RAG 架构,从自适应检索、图检索增强到迭代式检索,从不同维度突破朴素 RAG 的局限。本文系统梳理这些高级架构的原理、适用场景和落地实践,帮助你在面对复杂业务需求时,做出正确的架构选型。一、朴素 RAG 的三大局限在讨论高级架构之前,先明确朴素 RAG 到底局限在哪里。1.1 召回不准朴素 RAG 依赖向量相似度检索,但相似不等于相关。在专业领域,字面相似但语义无关的片段会被大量召回,而真正相关的片段可能因为表达方式不同而漏掉。例如查询企业并购税务处理,向量检索可能返回大量税务申报的通用内容,却漏掉并购相关的专项条款。1.2 上下文割裂朴素 RAG 把文档机械切分成小块,每块独立向量化、独立检索。这导致跨段落的逻辑关系被切断——一个结论可能分散在多个段落,单块检索无法把它们拼起来。对于需要全局理解的长文档,朴素 RAG 的表现尤其糟糕。1.3 静态检索朴素 RAG 是一问一答、一查了事:用户提问,系统检索一次,生成答案。对于需要多步推理的复杂问题,单次检索往往无法覆盖所有需要的证据,模型要么基于不完整的信息瞎编,要么被噪声文档带偏。二、自适应检索:让系统决定要不要检索2.1 核心思想自适应检索(Adaptive RAG)的核心思想是:根据问题的复杂度和类型,动态决定是否检索、检索多少次、从哪个数据源检索。简单问题直接让模型回答,复杂问题才触发检索;检索结果不足时,可以发起多轮检索。2.2 实现方式实现自适应检索通常需要一个路由机制:先用一个轻量模型或规则判断问题的复杂度,再决定走哪条路径。例如:简单事实性问题 → 直接生成,不检索需要私有知识的问题 → 触发单次检索需要多步推理的复杂问题 → 触发迭代式检索自适应检索的价值在于:既保证了复杂问题的回答质量,又避免了简单问题不必要的检索开销,降低了成本和延迟。实践数据显示,合理的自适应策略可以在保持准确率的同时,减少相当比例的 API 调用。2.3 适用场景自适应检索适合问题类型多样、复杂度差异大的场景,如通用客服系统、企业知识问答平台。它的实现成本不高,收益却很明显,是朴素 RAG 升级的首选方向。三、图检索增强:解决跨文档全局查询3.1 核心思想图检索增强(GraphRAG)的核心思想是:把知识库构建成知识图谱,而不是简单的向量列表。实体和关系被显式建模,支持多跳推理(Multi-hop Reasoning),能回答公司 CEO 的母校是哪所这类需要链式推理的问题。3.2 与朴素 RAG 的对比标准 RAG 依赖向量相似度检索,适合答案集中在少数文档的局部查询。但在需要跨全部文档归纳模式的全局查询上,它的表现并不理想。微软的测试显示,即便把上下文窗口扩展到 64000 tokens,向量检索在全局问题的全面性、多样性和来源质量上,与 GraphRAG 仍有差距。这意味着,面对分散在多个文档中的问题,GraphRAG 能给出更完整、更多元的答案。3.3 实现方式GraphRAG 的实现通常包含几个步骤:从文档中抽取实体和关系,构建知识图谱;通过社区检测算法把图谱划分为社区;为每个社区生成分层摘要;查询时,先定位相关社区,再结合社区摘要和实体信息生成答案。这个流程比朴素 RAG 复杂得多,构建成本也更高,但对于需要全局理解的知识库,收益是显著的。3.4 适用场景GraphRAG 适合知识密集、实体关系复杂、需要跨文档推理的场景,如企业知识库、行业研究报告库、法律文档库等。它的构建成本较高,建议在朴素 RAG 无法满足需求时再引入。四、迭代式检索:像专家一样查阅资料4.1 核心思想迭代式检索(Iterative RAG)的核心思想,非常像人类专家在查阅资料时的思维习惯:先抛出一个初步问题,拿到第一批文献后快速消化,发现其中缺失了某些关键证据,于是根据新线索发起第二轮、甚至第三轮更具针对性的精准查询,直到把所有拼图完整凑齐再交给大模型进行最终整合。4.2 运作机制迭代式 RAG 把原本一气呵成的生成过程拆解为检索-阅读-反思-再检索的动态循环。当系统接收到复杂提问后,大模型首先进行第一轮初步检索并生成包含部分已知事实的中间文本。此时,系统并不会急于给出最终结论,而是由一个控制器或大模型自身对当前生成的中间结果进行评估,判断证据链是否完整、是否存在逻辑断层或未被解答的子问题。如果发现信息不足,系统会自动提取中间结果中暴露出的新关键词、专有名词或时间地点,构造出第二轮更加精确的查询请求,再次访问向量数据库或搜索引擎。4.3 终止条件迭代式检索必须设置明确的终止条件,否则会陷入无限循环。常见的终止条件包括:达到最大迭代次数(如 3 轮)、证据链完整性达到阈值、检索结果不再有新增信息。工程上,还要为每轮检索设置超时和预算控制,避免成本和延迟失控。4.4 适用场景迭代式检索适合需要多步推理、跨领域、信息分散的复杂问题,如研究报告撰写、竞品分析、法律案件研究等。它的实现复杂度较高,但对复杂问题的回答质量提升明显。五、其他值得关注的高级策略5.1 全局感知 RAG全局感知 RAG(MiA-RAG)的核心思想是:在检索前,先为整个长文档生成一个高层摘要(全局视图),用这个摘要指导检索过程,确保模型能像人类一样,带着对全文的理解去寻找细节证据。它特别适合超长文档的问答场景。5.2 实时流式 RAG实时流式 RAG 通过监听数据库的变更日志(CDC,Change Data Capture),实现知识库的秒级同步。它适合金融行情、物流状态、客服工单等动态数据场景,让 RAG 系统能够感知最新变化。5.3 代码库 RAG针对代码库的 RAG 有特殊挑战:代码和自然语言不一样,按字符硬切会切断函数逻辑。实践中常用 AST(抽象语法树)分块,让切分点落在语法边界上,按函数、类、方法等完整单元切块;再结合混合检索(BM25 负责精确符号匹配,向量负责语义召回)和元数据过滤,显著提升代码问答的准确率。六、选型建议:从朴素到高级的演进路径面对这些高级架构,很多团队会陷入选择困难。我的建议是遵循一条务实的演进路径:第一步,先把朴素 RAG 做好。切分、检索、生成的每个环节都做到位,很多问题在朴素 RAG 阶段就能解决。第二步,引入混合检索和重排序。这是性价比最高的升级,能解决大部分召回不准的问题。第三步,根据业务痛点选择高级架构。如果问题类型多样,引入自适应检索;如果需要跨文档全局查询,引入 GraphRAG;如果复杂问题多,引入迭代式检索。第四步,持续评测和迭代。无论采用哪种架构,都要建立评测集,用数据驱动决策,而不是凭感觉。高级 RAG 架构不是银弹,它们各有适用场景和成本。理解朴素 RAG 的局限,掌握高级架构的原理和适用条件,再结合自身业务需求做出选择,才是正确的姿势。RAG 技术仍在快速演进,保持学习和实践,才能让知识库系统持续发挥价值。Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持除了标准的Markdown编辑器功能我们增加了如下几点新功能帮助你用它写博客全新的界面设计将会带来全新的写作体验在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式Markdown将代码片显示选择的高亮样式进行展示增加了图片拖拽功能你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示全新的KaTeX数学公式语法增加了支持甘特图的mermaid语法1功能增加了多屏幕编辑Markdown文章功能增加了焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置等功能功能按钮位于编辑区域与预览区域中间增加了检查列表功能。功能快捷键撤销Ctrl/CommandZ重做Ctrl/CommandY加粗Ctrl/CommandB斜体Ctrl/CommandI标题Ctrl/CommandShiftH无序列表Ctrl/CommandShiftU有序列表Ctrl/CommandShiftO检查列表Ctrl/CommandShiftC插入代码Ctrl/CommandShiftK插入链接Ctrl/CommandShiftL插入图片Ctrl/CommandShiftG查找Ctrl/CommandF替换Ctrl/CommandG合理的创建标题有助于目录的生成直接输入1次#并按下space后将生成1级标题。输入2次#并按下space后将生成2级标题。以此类推我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。如何改变文本的样式强调文本强调文本加粗文本加粗文本标记文本删除文本引用文本H2O is是液体。210运算结果是 1024.插入链接与图片链接: link.图片:带尺寸的图片:居中的图片:居中并且带尺寸的图片:当然我们为了让用户更加便捷我们增加了图片拖拽功能。如何插入一段漂亮的代码片去博客设置页面选择一款你喜欢的代码片高亮样式下面展示同样高亮的代码片.// An highlighted blockvarfoobar;生成一个适合你的列表项目项目项目项目1项目2项目3计划任务完成任务创建一个表格一个简单的表格是这么创建的项目Value电脑$1600手机$12导管$1设定内容居中、居左、居右使用:---------:居中使用:----------居左使用----------:居右第一列第二列第三列第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左SmartyPantsSmartyPants 是一个文本转换工具主要功能是将普通的 ASCII 标点符号自动转换为更美观的印刷体标点符号。例如原始符号转换后说明引号“引号”直引号变弯引号单引号‘单引号’直单引号变弯单引号--–两个连字符变短破折号---—三个连字符变长破折号...…三个点变省略号创建一个自定义列表MarkdownText-to-HTMLconversion toolAuthorsJohnLuke如何创建一个注脚一个具有注脚的文本。2注释也是必不可少的Markdown将文本转换为HTML。KaTeX数学公式您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:Gamma公式展示Γ ( n ) ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb NΓ(n)(n−1)!∀n∈N是通过欧拉积分Γ ( z ) ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.Γ(z)∫0∞tz−1e−tdt.你可以找到更多关于的信息LaTeX数学表达式here.新的甘特图功能丰富你的文章2014-01-072014-01-092014-01-112014-01-132014-01-152014-01-172014-01-192014-01-21已完成进行中计划一计划二现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid关于甘特图语法参考 这儿,UML图表可以使用UML图表进行渲染例如下面产生的一个序列图王五李四张三王五李四张三李四想了很长时间, 文字太长了不适合放在一行.你好李四, 最近怎么样?你最近怎么样王五我很好谢谢!我很好谢谢!打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?关于UML图表语法参考 这儿,流程图链接长方形圆圆角长方形菱形关于Mermaid语法参考 这儿,FLowchart流程图我们依旧会支持flowchart.js的流程图语法Created with Raphaël 2.3.0开始我的操作确认结束yesno关于Flowchart流程图语法参考 这儿.导出与导入导出如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到文章导出生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。导入如果你想加载一篇你写过的.md文件在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入继续你的创作。mermaid语法说明 ↩︎注脚的解释 ↩︎
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