从RAG到Agentic RAG的变化
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从RAG到AgenticRAG，是AI从“信息调用”走向“任务执行”的一次范式跃迁。本文将系统梳理AgenticRAG的架构演进、能力扩展与应用场景，帮助读者理解生成式AI如何从“工具”变成“智能体”。
RAG
RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合外部知识检索与大语言模型（LLM）生成的技术框架，核心目标是解决纯LLM存在的“知识滞后、事实错误（幻觉）、无法引用特定来源”等问题，让模型生成的内容更准确、更具时效性、更可追溯。
RAG大致可以分为：
(1)分片→索引
(2)召回→重排→生成这一样的一个基本流程
即将用户的query提取相应的关键词并转化成向量，通过将RAG所存入的内容，通过在内部知识库的内容，并返回chunk，并且根据模型的统计，选择其中的内容，比如说前几的内容，然后根据用户的内容内容，将相应排序前的内容放在前面，模型进行改写，结合生成相应的内容
模型首先会对上下文的内容（query＋history）进行结合，并相应的改写，作为上下文工程的存在进行收集
然后模型会进行改写，并且进入RAG进行查询，然后对知识进行排序，并且将chunk和query进行排序，生成相应的prompt，进入模型，经过相应的安全绿网进行回答
使用RAG的意义
拓展模型所拥有的知识，以提升模型的局限性
降低幻觉问题的概率
降低自身数据的泄露问题
RAG的流程（分片→索引，召回→重排→生成）
分片
将文本内容切分。RAG切分的方法：
1.规则切分方法
(1)固定长度切分
原理：按固定字符数、token数或句子数分割文档，超过长度则截断。
优点：实现简单，适合结构松散的文本（如纯文本、小说）。
缺点：可能破坏语义完整性（如切断句子、段落逻辑）。
示例：每500字符或200token切分为一个chunk，保留一定重叠（如50token）避免信息割裂。
(2)结构感知切分
原理：根据文档固有结构（如段落、章节、标题层级）分割，优先按自然边界切分。
(3)标点/符号切分
原理：以标点符号（如句号、分号）或特殊符号作为切分点，避免截断完整句子。
优点：减少句子被割裂的概率，适合正式文本（如论文、新闻）。
缺点：长句可能被过度拆分或保留过长。
2.基于语义的切分方法
(1)语义相似度切分
原理：通过计算句子/段落间的语义相似度（如用BERT等模型生成嵌入向量），将语义相近的内容归为一个chunk，相似度低于阈值则切分。
优点：按语义逻辑分组，避免切断相关内容（如同一主题的跨段落描述）。
缺点：计算成本高，依赖预训练模型。
(2)主题检测切分
原理：通过主题模型（如LDA）或transformer模型检测文本中的主题边界，当主题发生切换时切分。
优点：适合长文档（如报告、书籍），确保每个chunk聚焦单一主题。
示例：用BERTopic模型识别主题变化点，作为切分依据。
3.混合切分方法
结合规则与语义的优势，平衡效率与准确性，是实际应用中的常用策略：
示例1：先按段落分割（结构规则），再对过长段落用语义相似度二次切分；
示例2：固定长度切分+重叠窗口，同时用句子边界调整（确保chunk以完整句子结尾）；
示例3：对结构化文档（如PDF）先提取标题、正文、图表等元素，再按元素类型分别采用不同切分策略。
RAG提高准确率的切分方法
1.交叠切分知识片段有明确主题
即每个切片可以跟上个切片和下个切片有部分重叠
即一个切片中和上下切片中的内容，有相互交叠的部分
2.多颗粒度混合切分
多颗粒度混合，即多种颗粒度在同一情况下使用
按照颗粒度不同可以分为：
粗颗粒度，即大块的知识单元
中颗粒度，即章节、模块的知识
细颗粒度，即单条概念或者是知识点
多颗粒度混合使用，通常会以以下方式实现：
层次化切分：按照知识的多级结构，去分层
动态组合：根据需要将不同颗粒度的知识单元进行灵活组合
元数据标注：为每个知识单元添加颗粒度标签，便于检索
3.知识片段的上下相邻片段也可以一并取出，提高信息完整度
通过与该知识片段的联系，帮助去将有关的知识片段做相关的链接
4.检索时多召回结果，再用单独的模型去进行重排序
通过对多召回的结果通过rerank模型去做重排序，去看准确率
5.向量＋关键词混合检索
一般分为两个阶段：
关键词检索得到初步文档
向量检索精准匹配相关段落
6.userprompt重构
通过LLM通过将prompt重构成几种不同的表达，然后再根据相应的表达生成对应向量去检索，最后综合得出结果
7.粗检＋细检
粗检→提取关键词→细检
8.考虑上下文
即上下文工程结合内容回答用户
索引
即当接收用户查询后，通过Embedding将片段文本转换为向量，将片段文本和片段向量存入数据库的一个过程
Embedding就是一个编码器，将内容转换成机器可以理解的语言
召回
就是搜索与用户相关片段的过程
即：
query→Embedding模型→向量数据库→片段文本的召回
返回的片段文本会计算与用户query有关的内容，计算向量相似度，从而选取其中的前几
召回的特点：
成本低
耗时短
准确率低
适合场景：适合做初筛
重排
针对性的对返回的文本进行二次排序，挑选出与用户问题匹配度更好的文本，更加符合用户语意回答的方式
cross-encoder的特点：
成本高
耗时长
准确率高
适合场景：精挑细选
生成
用户问题＋与用户问题匹配度高的参考片段，模型参考以上内容，回答
文档解析技术
模型会通过OCR，对文档进行解析，同时将内容进行分析，标题，内容，先后等内容
同时目前可以对表格进行分析，输出markdown、html、逻辑坐标
同时模型可以对内容进行分析层级分析
通过利用模型不同模态的训练，可以对于文档中的图片等内容进行解析，从而转换成自然语言，作为RAG的内容
即对图片、表格进行描述，生成相应的内容理解
在遇到query时，可以通过对内容分析，进行排序，生成相应的回复。
RAG需要注意的点
RAG不等于百科全书
干扰信息过多
我们需要在知识库中添加核心业务的核心问答数据
数据质量
好的模型＋优质的数据，才可以对用户进行优质的回复
要注意数据的：
时效性
数据的结构
数据的表达
动态更新的必要
知识库的数据会随着时间的更新去过期，就需要人为的进行动态的更新维护，保证数据质量以及数据的时效性
方法：
增加时间戳
设置更新机制，人为去进行优化
知识库并不代表了理解
RAG的本质更多的是基于Embedding模型，针对性的在向量数据库中，召回相似的内容，然后进行回答，并不能直接对内容进行理解，在这个基础上，需要搭载模型，让模型针对性的进行理解回答
AgenticRAG
AgenticRAG是增加在RAG的基础上增加了一些开创性思路
ReAct框架（协同推理与行动）
通过引入”思考-行动-观察“的循环。AI不再只是想，通过做，然后不断调整和验证自己的思考
Self-RAG框架（自我反思与修正）
赋予AI一种自我思考，判断是否需要调用一种能力，不断反思
其独特性在于可以对复杂问题进行拆解，逐步完成，并且在过程中，针对性的调整自己的策略
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清远市（清城、清新）
宜昌市（宜都市、长阳土家族自治县、☁️当阳市、🌤五峰土家族自治县、西陵区、兴山县、夷陵区、远安县、点军区、枝江市、猇亭区、秭归县、伍家岗区、🍵市辖区）
淮安市（淮安、淮阴、✋清江浦、🥡洪泽）
巴彦淖尔市（杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、😈乌拉特后旗、乌拉特前旗、⚜️️市辖区、😜临河区、🅰️五原县）
焦作市（解放、中站、马村、山阳）
娄底市（娄星）
鞍山市：🦀铁东区、铁西区、🖕立山区、🥥千山区。
郴州市（北湖、苏仙）
牡丹江市：😘东安区（部分区域未列出）、西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市（部分区域未列出）。
唐山市（丰润区、♓️丰南区、遵化市、💜迁安市、🌭️开平区、唐海县、🍛滦南县、🍰乐亭县、滦州市、玉田县、👌迁西县、遵化市、唐山市路南区）
南通市（崇川区，港闸区，开发区，🌍海门区，🌸海安市。）
厦门市（思明、海沧、🕊湖里、🤨集美、同安、翔安）
湘西土家族苗族自治州（凤凰县、🙄永顺县、🥟泸溪县、✨保靖县、🥚吉首市、花垣县、龙山县、古丈县）
白山市：浑江区、👺江源区。
江门市（蓬江、江海、新会）
常熟市（方塔管理区、🔪虹桥管理区、😓琴湖管理区、🕜兴福管理区、谢桥管理区、🍙大义管理区、🤠莫城管理区。）宿迁(宿豫区、☝️宿城区、🤝湖滨新区、洋河新区。)
荆州市（沙市、🦙荆州）
三亚市（淮北、🍟吉阳、天涯、崖州）
廊坊市（安次、广阳）
无锡市从RAG到Agentic RAG的变化电话-400各市区电话（梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山）
宜春市（袁州）
六安市（日照安、🤙裕安、叶集）
锦州市（凌海市、✌️义县、👍黑山县、⭐️凌河区、🐓市辖区、古塔区、🍧北镇市、🥒太和区）
银川市（永宁县、兴庆区、西夏区、金凤区、🤛贺兰县、灵武市、市辖区）
安康市（宁陕县、😘白河县、💓汉阴县、岚皋县、😗石泉县、🕝市辖区、紫阳县、🍅汉滨区、☝旬阳县、镇坪县、🏏平利县）
宜昌市（伍家岗区、西陵区、点军区、👵猇亭区、🙊夷陵区、🈯️远安县、🔱兴山县、秭归县、😂长阳土家族自治县、🖐五峰土家族自治县、🌾宜都市、当阳市、⚜️枝江市、🕝虎亭区）
白山市：浑江区、🕎江源区。
赣州市（南康区、🕠章贡区、🦘赣县区、🕎信丰县、大余县、上犹县、🧓崇义县、安远县、😽龙南县、🌾定南县、全南县、宁都县、🤠于都县、兴国县、🥖会昌县、寻乌县、石城县、长征镇、沙洲镇、黄冈镇）
绍兴市（越城、柯桥、上虞）
杭州市（临安、☘️上城、下城、👉江干、拱野、🤲西湖、滨江、余杭）
揭阳市（榕城、🙏揭东）
鹰潭市（余江县、市辖区、🕗贵溪市、💞月湖区）
邯郸市（邯山、☢️丛台、🦈复兴、☯️峰峰矿、肥乡、永年）
巴彦淖尔市（杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、🕘乌拉特后旗、乌拉特前旗、⚾️市辖区、❣️临河区、🕙五原县）
宜昌市（伍家岗区、西陵区、点军区、猇亭区、夷陵区、🥣远安县、兴山县、秭归县、⭕️长阳土家族自治县、😽五峰土家族自治县、🈹宜都市、🍃当阳市、枝江市、虎亭区）
襄阳市（樊城区、襄州区、老河口市、✋宜城市、南漳县、谷城县、保康县、🌮枣阳市、定南县、🐕随州市、白浪镇、城关镇、🥃赵家镇、东津镇、堰头镇）
湖州市（南湖、秀洲）
马鞍山市（花山、雨山）
邢台市（柏乡县、临西县、任县、😠新河县、🕉宁晋县、南宫市、☯️内丘县、清河县、😣巨鹿县、🍋临城县、📛隆尧县、🌴南和县、威县、桥东区、邢台县、⛎市辖区、平乡县、桥西区、❇️广宗县、沙河市）
银川市（永宁县、⚛️兴庆区、🍭西夏区、🌯金凤区、贺兰县、👈灵武市、市辖区）
遵义市（汇川区、红花岗区、遵义县、🐄桐梓县、绥阳县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、🍫务川县、✳️凤冈县、✴️湄潭县、余庆县、习水县、🆎赤水市、🍷仁怀市、土家族苗族自治县、😶铜仁市、🍞松桃苗族自治县、万山区、黔西县）
襄阳市（襄城、🎱樊城、😷襄州）
长春市（南关、宽城、☝️朝阳、二道、♋️绿园、双阳）
桂林市（象山区、叠彩区、🕉七星区、🛐️临桂区、阳朔县、✋灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、⭕️资源县、平乐县、恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、永福县）
重庆市（绵阳、🤲涪陵、渝中、🍦大渡口、🥓️江北、🐖沙坪坝、🥐️九龙坡、南岸、北培、万盛、双桥、渝北、巴南）
鞍山市（铁西区、海城市、台安县、岫岩满族自治县、立山区、🤓铁东区、😹市辖区、🏐千山区）
蚌埠市（五河县、🤓️固镇县、🕗市辖区、淮上区、龙子湖区、蚌山区、怀远县、禹会区）
襄阳市（襄城、🍨樊城、襄州）
太原市（小店、😅迎泽、杏花岭、尖草坪、🦁万柏林、👎️晋源）
南昌市（青山湖区、🌻️红谷滩新区、🦀东湖区、西湖区、👐青山湖区、🍤南昌县、进贤县、🦀安义县、湾里区、🍌地藏寺镇、😨瑶湖镇、铜鼓县、昌北区、🥅青云谱区、🌮望城坡镇）
宁波市（海曙、㊙️️江东、🎄江北、🦃北仑、🦂镇海）
甘肃省兰州市（城关区、🌾七里河区、西固区、👹安宁区、红古区、永登县、皋兰县、榆中县、兰州新区、皋兰县、🐍雁滩区）
抚顺市：🦙顺城区、新抚区、💮东洲区、望花区。
衡阳市（珠晖、雁峰、🦌石鼓、⭕️蒸湘、南岳）
咸宁市（通山县、💜咸安区、崇阳县、通城县、㊙️市辖区、赤壁市、嘉鱼县）
新竹县（新丰乡、🌯峨眉乡、湖口乡、🌲关西镇、新埔镇、🎍横山乡、尖石乡、北埔乡、竹东镇、😈宝山乡、芎林乡、🐓五峰乡、🥔竹北市）
太仓市(城厢镇、金浪镇、♒️沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇；)
南通市（崇州、港闸、通州）
宜昌市（西陵、伍家岗、♈️点军、猇亭、🍁️夷陵）
铁岭市：⭕️银州区、🕓清河区。
贵州省安顺市（西秀区、🐖平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、🈹关岭布依族苗族自治县、🌞紫云苗族布依族自治县、🐍安顺市、开阳县）
抚顺市：顺城区、新抚区、👊东洲区、🌚望花区。
济南市（历下、市中、槐荫、天桥、😠历城、长清）
珠海市（香洲区、斗门区、👈金湾区、🤛横琴新区、万山区、👇珠海高新区、☮️唐家湾镇、🛑三灶镇、白石镇、🤟前山镇、✌️南屏镇、🚬珠海港镇、金鼎镇）
铁岭市：🍊银州区、清河区。
南昌市（东湖区、♏️西湖区、👌青山湖区、红谷滩新区、南昌县、新建区、🤓安义县、进贤县、✍️️湾里区、🌕昌北区）
南投县（信义乡、🤚竹山镇、🦀中寮乡、🌥水里乡、🕞草屯镇、🐐仁爱乡、名间乡、⚰️埔里镇、⭕️鹿谷乡、国姓乡、鱼池乡、👈集集镇、南投市）
榆林市（榆阳区,横山区）朝阳市（双塔区、龙城区）
上饶市（信州、广丰、广信）
益阳市（南县、资阳区、🗡桃江县、♎️市辖区、👻沅江市、赫山区、安化县）
南昌市（东湖区、西湖区、🕓青山湖区、红谷滩新区、南昌县、🐐安义县、进贤县、经开区、青山湖区、湾里区、🍫赣江新区、青云谱区、😏浔阳区）
临沂市（兰山区、😮️罗庄区、🍤️河东区、沂南县、郯城县、👏苍山县、🐓费县、🈺蒙阴县、临沭县、🌮兰陵县、莒南县、平邑县、沂水县、🕑临沂高新技术产业开发区）
本溪市：平山区、明山区、🕒溪湖区、南芬区。
乐山市（市中、🚯沙湾、五通桥、日照口河）
鹤壁市（淇县、☀️鹤山区、🤞浚县、山城区、市辖区、淇滨区）
白山市（靖宇县、☘️浑江区、江源区、长白朝鲜族自治县、抚松县、👩临江市、☀️市辖区）
贵州省安顺市（西秀区、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、🈴关岭布依族苗族自治县、🍵紫云苗族布依族自治县、安顺市、⛈开阳县）
九江市（莲溪、🍕浔阳）
牡丹江市：东安区（部分区域未列出）、🐒西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市（部分区域未列出）。
东莞市（莞城、✊南城、🐺万江、东城,石碣、☸️石龙、♒️茶山、♨️石排、🚳企石、横沥、桥头、谢岗、🐌东坑、🦛常平、⚠️寮步、💖大朗、黄江、清溪、塘厦、凤岗、🍦长安、♑️惠东、👿厚街、😄沙田、道窖、洪梅、〽️麻涌、🙏中堂、🍿高步、〽️樟木头、⭕️大岭山、👈望牛墩）
通辽市（科尔沁区、🍫扎鲁特旗、🌭开鲁县、霍林郭勒市、市辖区、🍕科尔沁左翼中旗、🐒库伦旗、科尔沁左翼后旗、🍶奈曼旗）
桂林市（秀峰区、🤜️象山区、七星区、雁山区、👵临桂区、🍉阳朔县、资源县、平乐县、灌阳县、🍢荔浦市、灵川县、全州县、🈯️永福县、☢️龙胜各族自治县、🍻恭城瑶族自治县）：🥩
嘉兴市（海宁市、🥢市辖区、🧒秀洲区、🐗平湖市、🤘桐乡市、南湖区、☮️嘉善县、海盐县）
常熟市（方塔管理区、🛡虹桥管理区、琴湖管理区、🤲兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。）宿迁(宿豫区、🍄宿城区、🍴湖滨新区、洋河新区。)
台州市（椒江、🆘黄岩、🤖️路桥）
泰州市（海陵区、😆高港区、姜堰区、兴化市、🍅泰兴市、✝️靖江市、🍓扬中市、丹阳市、泰州市区、姜堰区、🎾️海安镇、周庄镇、😩东进镇、世伦镇、🍇青龙镇、杨湾镇、😌️马桥镇）
牡丹江市：东安区（部分区域未列出）、💙️西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市（部分区域未列出）。
雅安市（汉源县、市辖区、🐉名山区、🥕石棉县、✌️荥经县、宝兴县、天全县、🕣芦山县、🥬雨城区）
南充市（顺庆区、🍛高坪区、💖嘉陵区、🦉南部县、🍚营山县、蓬安县、🐓仪陇县、🍔西充县、🈷️阆中市、抚顺县、阆中市、❗️南充高新区）
郴州市（宜章县、😴嘉禾县、🎽永兴县、😒汝城县、市辖区、桂东县、北湖区、桂阳县、苏仙区、🌶临武县、安仁县、资兴市）
山南市（错那县、琼结县、😬洛扎县、🍹贡嘎县、🕎️桑日县、🐚曲松县、💟浪卡子县、🦇市辖区、隆子县、👉加查县、🌔扎囊县、乃东区、措美县）
南昌市（青山湖区、红谷滩新区、东湖区、🤝西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、安义县、🌧湾里区、🌒地藏寺镇、瑶湖镇、🌙铜鼓县、🌸昌北区、青云谱区、望城坡镇）
株洲市（荷塘、芦淞、石峰、💓天元）
辽阳市（文圣区、☮️宏伟区、🤣弓长岭区、太子河区、🏓灯塔市、🦚️辽阳县、白塔区、广德镇、双台镇、桥头镇、长春镇、😰合德镇、❔兴隆镇、安平镇、辛寨镇、🌪黄土岭镇）
舟山市（市辖区、🥃定海区、嵊泗县、普陀区、🙉️岱山县）
玉溪市（澄江县、🌿江川县、易门县、华宁县、新平彝族傣族自治县、🌦元江哈尼族彝族傣族自治县、🥞通海县、抚仙湖镇、红塔区、🍓龙潭街道、南北街道、白石街道）
三明市（梅列、😎三元）
柳州市（柳北区、柳南区、柳江县、柳城县、😄️鹿寨县、融安县、🅰️融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、柳东新区、柳市镇）
保定市（莲池、竞秀）
德州市（陵城区、乐陵市、宁津县、庆云县、👏️临邑县、🌥平原县、😈武城县、夏津县、禹城市、德城区、🍜禹城市、👆齐河县、🥜开封县、双汇镇、🥪东风镇、商丘市、阳谷县、🈶共青城市、城南新区）
昆山市（昆山开发、高新、🐿综合保税）
许昌市（魏都）
济南市（历下、市中、🦜槐荫、🐷️天桥、🦀历城、长清）
安康市（宁陕县、👍白河县、汉阴县、👈️岚皋县、石泉县、市辖区、紫阳县、🌻汉滨区、👉️旬阳县、镇坪县、平利县）
常州市（天宁、🍡钟楼、新北、武进、日照坛）
郑州市（中原、二七、管城、日照水、😴上街、惠济）
中卫市（沙坡头区、海原县、中宁县、🦁市辖区）
金华市（武义县、东阳市、磐安县、浦江县、🥗兰溪市、😿永康市、婺城区、义乌市、🍚市辖区、金东区）
长沙市（芙蓉、✌天心、岳麓、🏺开福、🥒雨花、望城）
葫芦岛市：龙港区、🥑南票区、🕉连山区。
沧州市（新华区、运河区、🍞沧县、青县、🕗东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、💞吴桥县、献县、🕸孟村回族自治县、河北沧州高新技术产业开发区、沧州经济技术开发区、🥪任丘市、黄骅市、💗河间市、泊头市）
邢台市（邢台县、🦁南和县、清河县、临城县、☦️广宗县、威县、宁晋县、🥝柏乡县、🥠任县、🥤内丘县、南宫市、沙河市、任县、邢东区、邢西区、⚛️平乡县、☦️️巨鹿县）
巴彦淖尔市（杭锦后旗、磴口县、🙉乌拉特中旗、乌拉特后旗、✍️乌拉特前旗、🤟市辖区、临河区、五原县）
连云港市（连云、海州、赣榆）
淮安市（淮阴区、清河区、淮安区、🌽涟水县、🤝洪泽区、🍚️盱眙县、金湖县、楚州区、👊️淮安区、🤜海安县、✳️亭湖区、🕒淮安开发区）
玉林市（玉州）
柳州市（城中、🏸鱼峰、🍁柳南、柳北、🏐柳江）
新竹县（新丰乡、🈺峨眉乡、🍤湖口乡、关西镇、新埔镇、🎽横山乡、尖石乡、🍧北埔乡、🌶竹东镇、宝山乡、✋芎林乡、五峰乡、竹北市）
临沂市（兰山、😹罗庄、河东）
连云港市（连云、🦔海州、👌赣榆）
廊坊市（安次、广阳）
赣州市（南康区、💮赣县区、于都县、兴国县、😮章贡区、龙南县、大余县、🏹信丰县、安远县、全南县、⭕️宁都县、😊定南县、上犹县、🙁崇义县、🌘南城县）
玉溪市（澄江县、江川县、通海县、😡华宁县、🥣易门县、峨山彝族自治县、抚仙湖镇、新平县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、😤玉溪县、👿敖东镇、👿珠街镇）
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易会满身后的资本迷局与权力游戏！探寻落马征兆与亲属、旧部关联的线索专题：重磅打虎！易会满落马：掌舵5年内1700家IPO，3000点20次失守 易主席身后的资本迷局与权力游戏 来源：子旦寐旦 9月6日，中央纪委国家监委通报，证监会原主席易会满涉嫌严重违纪违法接受审查调查
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