RAG+Agent做多轮对话时，文档检索总丢上下文怎么办？

试试把上一轮回答里的关键实体抽出来，和当前问题拼一起再检索，比纯拼历史干净多了。

多轮检索别硬拼整段历史，先做个轻量意图改写，把省略的“财报”“今年”补回去再查。

这问题太典型了，我刚踩完坑出来。你直接把历史拼进query肯定不行，噪音太大，我试过把最近两轮对话压缩成一句“查询意图摘要”再喂给检索器，效果比硬拼好不少。比如“利润”就改写成“今年财报的利润情况”，这样既保留核心指代，又不会引入上一轮答案里的冗余信息。另外你可以在检索前加个轻量判断：如果用户当前问题里没出现明确的主体或时间词，就强制把上一轮query里的关键实体抽出来拼接，而不是拼全部历史。还有个土办法，就是给每个文档块打上“主题标签”，检索时用当前问题匹配标签，同时用上一轮命中的文档块做二次过滤，等于把历史当filter用，不是当query用。不过想问问，你用的什么向量库？如果支持混合检索，可以考虑把关键词权重调高一点，有时候历史里的专有名词比语义相似度更管用。

试试把上轮回答里跟实体相关的词抽出来拼进query，比整段历史干净多了。

刚入门，这个对我帮助很大。

试试用LLM把上一轮的关键实体抽出来拼进query，比直接塞全文干净多了。

我踩过这坑，后来改成只取最近两轮的历史，再加个关键词加权，效果好了不少。

我之前也踩过这个坑，后来干脆把历史对话里跟当前问题相关的实体（比如“财报”“今年”）抽出来，跟新query拼一起再检索，比直接堆全文干净多了。你还可以试试对历史意图做个简单分类，只有涉及指代时才触发上下文重写，别每次都拼。另外检索后可以加个rerank，把跟历史主题太远的结果压下去，能少跑偏不少。

试试把上一轮答案里的关键实体抽出来拼进query，比直接拼全文干净不少。

历史对话别全塞，做个滑动窗口只留最近两轮，效果能稳一点。

我之前也踩过这个坑，把整段历史拼进query确实容易跑偏。后来试了个笨办法，用LLM先把上一轮提到的关键实体（比如“财报”“今年”）单独抽出来，拼到当前问题后面再检索，效果比直接拼对话好很多。不过你这情况，如果“利润”指代不明确，可能还得在系统里加个意图判断，看看是不是真需要补全，别每次都硬检索。

其实还有个轻量思路，就是给每轮文档打上时间戳和主题标签，多轮对话时优先搜和当前话题同标签的片段，这样能过滤掉不少噪音。你可以试试看哪个更贴合你的场景。

试试把上一轮的核心实体抽出来拼进query，比如“今年财报利润”，比塞整段历史干净得多。

我之前也踩过这个坑，后来是把历史对话里跟当前问题相关的实体和意图抽出来，跟当前query一起重写成一个独立问题，再拿这个去检索，而不是直接拼原始对话。你那个“利润”的例子，重写后就是“今年财报的利润是多少”，效果会稳很多。另外可以考虑给检索加个阈值，如果当前query本身信息量够，就少带历史，避免噪声。想问下你现在用的RAG是走向量库还是也有上rerank？

试试把上一轮的回答摘要也塞进query里，比全量历史干净，我这么搞效果好不少。

轻量做法是用LLM把多轮对话压缩成当前意图再检索，别直接拼原始历史。

我之前也踩过这个坑，后来发现别一股脑把整段历史都塞进去，而是只提取跟当前问题最相关的实体和意图拼到query里，能减少不少噪音。另外试试在检索前加一步改写，比如把“那利润呢”先补全成“今年财报的利润是多少”，这样比单纯拼历史准得多。你也可以看下对话状态跟踪（DST）的思路，轻量级的话用LLM做个简单总结判断就行。

我之前也踩过这个坑，后来发现把整段历史对话全拼进去反而噪音太大。现在我是把上一轮用户的query和当前问题做一次简单的语义融合，只保留实体和关键限定词再拿去检索，效果干净不少。另外可以试试给检索结果按时间衰减打个分，太早的上下文权重低一点，这样既保留连贯性又不会让旧信息干扰新问题。你们有试过用LLM先判断当前问题是否依赖历史吗？我觉得这个前置步骤可能比调检索参数更省事。

我之前也踩过这坑，试试把上一轮回答里的关键词抽出来跟当前问题拼一起再检索，比直接堆历史对话干净多了。

可以试试只保留最近一轮的高置信度实体，配合当前问题做query改写，效果比全量拼接稳不少。

这问题太典型了，我最近也在折腾这个，最后发现核心不是把历史对话全塞进query，而是要做“意图路由”。你可以先判断当前问题是不是指代性的，比如“那利润呢”这种明显依赖上文，就把上一轮的检索结果摘要和当前问题一起丢给LLM生成一个新的搜索query，而不是直接拼接原始对话。我试过用两步法，先让模型判断是否需要继承上下文，再让它重写查询，效果比硬拼好很多。另外你提到拼接后变杂，大概率是历史里包含了你回复时的解释性内容，这玩意儿对检索是干扰，建议只保留用户的历史提问，不保留你的回答。轻量级做法可以试试用固定窗口取最近两轮，再配个简单的关键词重叠检测，如果当前问题和历史问题共享实体词就强制合并检索。还有个土办法，就是给每个文档段落打上时间戳或主题标签，多轮时优先检索和上一轮结果同标签的块，成本低但挺管用。你那个“利润”跑偏的问题，可能还得检查一下向量化时是不是没把数字单位单独处理，有时候“今年”和“去年”这种时间词会被模型忽略。

我之前也踩过这个坑，拼全文query确实容易跑偏。后来我是用LLM先对历史对话做个精简总结，只把关键实体和意图抽出来跟当前问题拼接，效果比直接堆原文好不少。另外可以试试给检索结果按时间衰减打个分，越近的对话权重越高，这样“利润”能优先关联到上一轮“财报”的段落。轻量做法的话，维护一个滑动窗口的小缓存表，存最近两轮的关键词映射就够了。

试试把上一轮的回答摘要和当前问题一起喂给检索，别全塞历史，噪音会小很多。

我一般只取最近一轮的query重写，再加个关键词过滤，效果比全拼历史稳。

我之前也踩过这个坑，光把历史对话拼进query确实容易把检索带偏，因为那些无关的历史词反而成了噪声。后来我试过把“当前问题”和“上一轮的关键实体”单独抽出来，比如用LLM做个轻量提取，然后拼成“今年+财报+利润”这种结构化query，效果比直接拼接全文好不少。还有个思路是给检索加个“时间衰减”权重，离得近的对话轮次权重高，远的就忽略掉，这样能减少旧信息干扰。不过说实话，如果知识库文档本身粒度很粗，比如一篇年报混着营收和利润，那怎么拼query都容易杂，不如先把文档切得更细，让每个chunk只对应一个具体指标。我目前的做法是维护一个“对话状态槽”，只把最近两轮里提到的公司名、年份、指标类型这几个关键槽位喂给检索器，其他历史内容不参与。你试试看会不会比单纯拼历史稳一点？另外想问你用的嵌入模型是通用型的还是领域微调过的？有时候召回跑偏是embedding本身对财务术语的语义区分不够。

这个问题我太有同感了，之前调RAG Agent也卡在这。你直接把历史拼进query肯定不行，噪音太大，尤其当用户说“那利润呢”这种指代性极强的词，原始query里连“财报”都没了，检索肯定乱。

我后来试了个相对轻量的办法：维护一个“当前话题摘要”的滑动窗口，每次检索前先用LLM把最近两轮对话压缩成一两句主题描述，比如“用户正在询问某公司今年财报的利润情况”，然后用这个摘要去检索，而不是原始query。这样既保留了上下文，又不会让完整历史搅浑向量相似度。

但这么做有个坑，摘要本身会引入LLM的偏见，偶尔会把实体名或者年份搞错，导致检索漏掉关键文档。所以我在摘要之外，还会把原文里出现的专有名词（比如公司名、时间词）单独抽出来，跟摘要拼接后一起检索，效果稳很多。

另外，你也可以试试给每个文档打上“会话标签”或者时间戳，检索时用当前对话的历史实体做过滤条件，轻量级还能避免跑偏。不过说实话，多轮一致性没有银弹，最后我很多场景干脆改成“先判断是否需要重新检索”，如果用户问题很模糊，就直接让他补充，而不是硬检索。

我最近也踩过这个坑，拼接历史query确实容易引入噪声。后来试了下把上一轮检索到的文档片段标题和关键实体单独拎出来，跟当前问题一起做二次检索，效果比直接拼对话好不少。你那边有没有试过对历史对话做意图压缩？比如只保留跟当前问题相关的实体和限定词，而不是整段塞进去。还有个思路是维护一个短期记忆槽，只存最近两轮的核心指代信息，这样能减轻检索压力，但得注意别把旧话题彻底丢了。