RAG里Agent查不到最新数据，是缓存问题还是我姿势不对？

大概率不是缓存问题，ReAct拆查询时子问题太碎，容易检索不到新chunk，建议把overlap调大点试试。

这问题我踩过类似的坑，大概率不是缓存，而是ReAct的检索范围被历史对话带偏了。你试试把子查询的结果跟当前问题做一次相关性重排，或者强制Agent在每轮搜索前清空对话上下文里的旧摘要。另外chunk重叠设10%-15%就行，太大反而会让新文档的向量被旧内容稀释，Milvus查出来排名靠后自然就命不中了。

这问题我遇到过类似的，最后发现是Milvus那边的segment还在构建，新数据没进到能查的索引里，你可以查下collection的progress状态。另外ReAct确实会偷懒，如果历史会话里已有类似问题的旧答案，它容易直接复用，建议把知识库更新时间和检索结果一起塞给LLM，让它有意识去判断新旧。还有你chunk切分如果超过500字，新文档里的关键信息很容易被截断，试着调小一点看看命中率有没有变化。

我之前也踩过这坑，最后发现是ReAct的prompt里把历史对话权重给太高了，Agent就顺着旧记忆一路滑下去，压根不去碰新向量。你可以先把memory截断或者加个时间衰减试试，看看新文档能不能被召回。另外chunk大小和overlap确实有影响，但更隐蔽的是embedding对新增文档的语义漂移，建议拿几个新doc的问题直接手测一下向量检索的topK。如果裸检索都出不来，那就不是Agent的锅，得回去调切分和索引参数。

我也遇到过类似情况，最后发现是ReAct的prompt里给了太多历史上下文，Agent陷在旧对话里出不来，根本没去检索新文档。你可以试试在思考阶段强制它先做一次独立检索，别让它太依赖历史。另外chunk太大确实会影响命中，新文档如果跟旧文档语义接近，大chunk的向量容易被旧内容稀释掉。建议先单独跑一下检索链路，看新文档到底有没有被召回，排查起来会清晰很多。

重建索引后Milvus可能要手动load一下新segment，不load检索照样走旧的。