RAG+Agent做知识问答，上下文一长就乱答，怎么破？

我之前也踩过这个坑，后来把历史对话压缩成摘要单独存，检索时只拿当前问题去匹配，效果比直接把上下文塞进query稳多了。另外切片512可能太长了，试下256或者按语义段落切，检索精度会高不少。还有个歪招是给Agent加个“不确定就说不知道”的硬约束，能明显减少编造。

试试对话轮次单独存，检索时只把当前问题+最近一轮回答拼进去，别全塞历史。

把历史对话做了摘要再拼进query，效果比直接堆原文稳很多，你可以试试。

这问题太典型了，我之前也踩过同样的坑。后来把历史对话单独存成摘要，每次只把跟当前问题最相关的几轮塞进检索query，而不是全量拼接，效果稳了不少。另外切片512可能有点长，试试压到256再配合重排序，能减少不少噪声。你那边faiss检索topk取了多少？有时候召回太多反而干扰生成。

试试把历史对话做摘要而不是全量塞进去，再按相关性过滤下检索结果，能稳不少。

我这边是把记忆单独存向量库，和知识库分开召回，最后用重排器压一下噪声，效果还行。

这个问题我踩过类似的坑，核心问题其实是历史对话和检索内容的权重打架。我的做法是把最近两轮对话单独压缩成一句query，再跟原始问题拼接，同时把检索到的chunk按时间戳排序，让模型优先看最新信息。另外别把所有历史都塞进去，只保留跟当前问题语义最相关的几轮，不然真的会冲淡检索信号。你可以试试用LLM先做一轮意图改写，把指代消解掉再进检索，比直接concat原始对话稳定很多。

这问题太典型了，我试过把历史对话压缩成摘要再拼进检索query，比直接塞原文稳不少，你可以试试。另外切片512确实有点长，我调到256后引用准确率明显上来了，代价是召回稍微差点。还有就是给检索结果加个时间戳或者相关性打分，让Agent优先看高分内容，别被历史对话带偏。你那边有试过用向量库存对话状态吗？感觉比硬拼进prompt要干净些。

试试把历史对话压缩成摘要再喂给检索，别全塞进去，能少很多噪音。

我这边是分开存短期记忆和长期记忆，检索只查当前问题+短期摘要，效果稳多了。

试试对话轮次做摘要压缩再拼进检索query，比塞原始历史稳很多，我们项目就这么救回来的。

试试对话轮次单独做摘要压缩，别全塞进去，query改写用LLM提炼核心意图，效果会稳很多。

我之前也踩过这个坑，后来是把历史对话单独存了个summary，每次检索前先用上一轮的结果压缩一下再拼进query，比直接塞原文稳很多。另外切片512确实容易丢细节，你可以试试按语义切块或者把top-k调小一点，让检索结果更聚焦。还有个小技巧，就是给Agent加个“不知道就明说”的约束，能明显减少编造的情况。你用的faiss是纯向量检索吗？有没有试过加一层重排？

这问题太典型了，我当初搞客服问答bot的时候也撞过这堵墙。你提到把历史对话塞进query，方向是对的，但直接拼接肯定乱，因为旧问题的关键词会污染当前意图。我后来用的办法是，先让LLM把多轮对话压缩成一条独立的“当前问题”再去做检索，相当于强制做一步query改写，效果比硬塞原文稳定不少。不过还有个坑，就是改写时容易丢掉关键实体，比如用户之前提过“A部门的报销单”，下一轮只问“那个流程要多久”，改写后可能变成“流程多久”，相关性直接崩了。

另外切片512我觉得偏长，多轮场景下检索回来的碎片更容易掺入上下文噪声。我试过把切片降到256，并加一句prompt告诉模型“只能基于检索内容回答，若历史信息与检索冲突，以检索为准”，乱编比例明显下降。你有没有想过给历史对话单独建一个短期索引？就是只存最近3轮，但每轮都带时间戳和角色标签，检索时和文档库分开打分再合并，这样能减少“冲淡”效应。最后想问问，你用的embedding模型对长query的泛化能力咋样？有些模型query一长就退化，可能也是原因之一。

试试把历史对话单独做摘要存成向量，别全塞进query里，能少很多干扰。

这个我太有同感了，之前我自己搞的时候也卡在这。后来发现别把整个历史对话一股脑塞进query，而是用LLM先把多轮对话压缩成一条“用户当前意图”再拿去检索，效果会稳很多。另外你可以试试把切片长度调小到300左右，然后检索回来之后在prompt里明确标注“只能基于以下片段回答，超出范围就说不知道”，对抑制编造挺管用的。

我最近也在搞类似的，试过把历史对话压缩成摘要再拼进query，比直接塞原始对话稳定不少，你可以试试看。另外检索的时候加个时间衰减或者相关性过滤，把跟当前问题无关的历史上下文权重降下来，能减少不少干扰。还有个思路是分开存短期和长期记忆，短期管最近几轮，长期存关键结论，别一股脑全喂给模型。

这问题太典型了，我当初搞客服问答也踩过这坑。切片512有点长，检索召回时容易被不相关的段落干扰，建议试试把切片压到200-300，同时用重排序模型过滤一遍。另外历史对话别直接拼进query，可以先用LLM把多轮对话压缩成一个独立的检索意图，再拿去查faiss。最后，如果Agent开始乱答，可以加个“不确定就拒绝回答”的兜底逻辑，宁可说不知道也别编。

碰到过类似问题，后来我把历史对话单独做了个摘要存到另一个向量库里，检索的时候只拿当前问题和摘要去匹配，效果比直接把整段对话塞query稳很多。另外切片512可能偏长，试试压到256左右，配合重排，能减少不少噪音。你们有试过对检索结果做个相关性阈值过滤吗？有时候硬塞不相关的内容进去反而带偏生成。

这问题太典型了，我这边之前也是被多轮记忆坑得够呛。后来试了个笨办法，就是把历史对话按角色压缩成摘要存起来，而不是直接把原始记录全塞进query，效果稳了不少。另外检索的时候别只拿最后一轮去查，把前面几轮的实体和意图提取出来拼一下，能少很多误召回。你那个512切片说实话有点长，可以试试砍到300以内，相关性会高一些，但代价是召回要调阈值。

试试对话轮次单独存个短期记忆，检索时只带最新一轮query，别把历史全塞进去。

可以给历史对话按相关性打分，过滤掉低分的再拼进query，能减少噪声干扰。

试试把历史对话按相关性单独建索引，每轮只取top1-2条替换进query，别全塞进去。

试试把历史对话单独存个summary，检索时只带压缩后的意图，别全塞进去。