RAG里Agent多轮查询后上下文爆炸，大家都是怎么处理的？

试试query改写吧，把历史关键信息揉进当前问句再检索，能省不少token，上下文压力也小。

这个坑我太熟了，当时做客服问答Agent差点被上下文撑死。后来我把策略拆成两层：第一层是query改写，用LLM把“他们的毛利率”这种指代还原成“A公司2023年财报中的毛利率”，同时只把改写后的query喂给检索器，不塞历史原文，相关性立马稳了。第二层是记忆压缩，每轮对话结束后让LLM把历史信息浓缩成一个动态的“业务摘要”，比如“用户关注A公司财报，特别在意毛利率和现金流”，下次检索时把摘要和当前query拼接，这样既保住指代又不占太多token。但要注意摘要别越滚越长，我设了个上限，超过就强制丢弃最老的信息，或者用向量存摘要做二次检索。还有个土办法，就是给每轮检索结果打时间戳，最后拼接时按相关度排序再截断，别按时间顺序硬塞，实测能省不少context。另外你试过把历史query单独建一个循环缓冲区吗？只保留最近三到五条，但每条都做指代消解后再存，比纯截断效果好很多。核心思路是别让LLM去历史里找线索，而是把线索提炼好再给它。

我们之前也踩过这个坑，后来改成把历史对话先做一轮轻量级的query改写，只提取当前问题里需要的实体和指代，再跟原始query拼一起检索。比如“他们的毛利率”会先解析出公司名再搜，效果比硬塞历史好不少。另外检索结果回来后会做个重排，只保留跟当前问题最相关的top3，context窗口压力小很多。目前试下来多轮对话稳定性还行，但指代太模糊的时候还是会翻车，同求更稳的记忆压缩方案。

我之前做类似项目也踩过这坑，后来是把历史query先过一遍轻量级改写，只提取当前问题里的指代实体和意图，再拼上最近一轮的有效信息去检索。上下文窗口那边，我习惯给历史对话设个token预算，超出就把早期轮次压缩成摘要存起来，这样既不丢关键指代，也不会让chunk被噪声干扰。不过摘要生成本身也有延迟成本，你要是对实时性要求高，可以试试用向量库里存对话状态，动态取相关记忆。

我们之前也踩过这个坑，后来是把历史query先做一轮轻量改写，比如把“他们的毛利率”补全成“A公司2023年毛利率”，只把改写后的当前query送检索，历史原文不进向量检索。上下文那块给LLM只保留最近两轮的必要摘要，不然真的会被无关chunk带偏。

不过摘要做得太狠又容易丢关键指代，我现在在试分层记忆，长期事实存向量，短期对话状态单独维护，检索的时候只带跟当前意图强相关的记忆片段。你们有试过把历史query按实体关系拆开存吗？感觉对多跳追问可能比单纯截断更稳。

我们也踩过这个坑，后来改成用LLM先做一步query改写，把“他们的毛利率呢”这种指代补全成独立query，再去检索，历史就不需要全塞进去了。另外检索完可以加个轻量rerank，只留top3 chunk，context压力小很多。记忆压缩那块可以试试把历史对话摘要成一句事实，比原始对话省token也不容易丢指代。

我们之前也踩过这个坑，后来在检索前加了一层query改写，用LLM把“他们的毛利率”补全成“A公司毛利率”，只拿改写后的query去检索，历史对话不直接进检索器。历史上下文单独做摘要压缩，每轮只保留跟当前问题相关的实体和意图，塞给生成模型时控制在一定token内。这样指代能保住，检索相关性也不会被稀释。你可以试试把“改写”和“检索”解耦，别让历史query直接参与向量匹配。

我们之前也踩过这个坑，后来改成先用小模型把指代消解掉再检索，比如“他们的毛利率”直接改写成“A公司毛利率”，历史query就不往里塞了。另外检索结果用rerank卡个阈值，别一股脑全塞给LLM，留够空间给回答。记忆压缩的话可以试试把历史对话总结成结构化slot，比纯截断稳很多。

这个坑我也踩过，多轮RAG里最要命的其实不是历史太长，而是历史query直接混进检索会稀释语义信号。我现在的做法是让一个轻量LLM先做query改写，把“他们的毛利率呢”这种指代还原成“A公司毛利率”，再拿改写后的独立query去检索，历史只用来做改写输入，不直接进检索器。另外检索结果进来后我会加一层重排，只保留top3到top5的chunk，剩下的直接扔，宁可少给也别让噪声把窗口占满。记忆压缩我试过用摘要替代原始对话，但发现对数字和实体特别容易丢，所以财报这类场景我会把关键实体和指标抽成结构化字段单独存，摘要只做辅助。还有个偷懒但有效的办法是给不同轮次设权重，最近两轮全量保留，更早的只保留实体和意图标签。你们那边向量库支持metadata过滤吗？如果支持，可以按公司名、报告期先硬过滤再检索，能省掉一大半上下文压力。

我一般先把追问改写成独立query再检索，历史只留摘要，效果稳很多。

这个问题的核心其实不是截断，而是查询改写没做对。我一般会让LLM先把“他们的毛利率呢”改写成独立query，比如“A公司毛利率”，再去检索，历史就不用全塞进去了。另外每轮检索完可以做个轻量摘要，把关键实体和结论压缩成一两句话存到state里，下一轮只带这个摘要加当前query。这样既保住了指代，context也不会炸。

我最近也踩过这个坑，后来在检索前加了一步query改写，把“他们的毛利率”直接补全成“A公司毛利率”，历史query就不需要全塞进去了。另外检索结果别一股脑全给LLM，按相关性卡个阈值，再做个简单的去重压缩，效果会好不少。指代问题其实靠改写就能解决大半，比硬塞历史干净得多。你们现在改写是用小模型还是直接让主模型顺手做？

我一般用query改写把指代补全，再只带最近两轮对话，历史摘要丢给LLM压缩成一句话就够了。

我们之前也踩过这个坑，后来在检索前加了一层轻量query改写，把“他们的毛利率”结合上一轮补全成“A公司毛利率”，历史只留最近两轮做指代消解。检索结果也别一股脑全塞，按相关性阈值截断加去重，context能省一半。记忆压缩那套听着美好，但实际跑起来容易丢细节，不如把结构化信息单独抽出来存着。

我们之前也踩过这个坑，后来是在检索前加了一步轻量query改写，用小模型把“他们的毛利率呢”补全成“A公司毛利率”，历史只留最近两轮做指代消解。另外检索结果别直接全塞，按相关性卡个阈值再压缩成摘要，不然context再大也扛不住。你们现在用的rewrite是规则还是模型？

我一般让模型先把追问改写成独立query再检索，历史只留摘要不塞原文。

我这边做法是把历史query先做一轮改写，让LLM把“他们的毛利率”补全成“A公司毛利率”，再拿去检索，这样历史就不用全塞进去了。检索完还可以加个rerank，把和当前意图弱相关的chunk直接砍掉。另外context里我只留最近两轮对话摘要，不是原文，效果比硬截断稳不少。你们有没有试过让模型自己判断什么时候该回溯历史？

我一般先用小模型把追问改写成独立query再检索，历史只留摘要，效果稳很多。

我这边做法是把历史query先做一轮改写，比如“他们的毛利率”直接补全成“A公司毛利率”，再拿去检索，这样就不用把整段对话历史塞进去。检索阶段只带改写后的独立query，效果比堆历史好不少。另外context里我一般只留最近两轮原文，更早的压成一句摘要，指代信息基本能保住。你可以试试query改写加滚动摘要这套组合，比单纯截断稳。

我一般用query改写把指代补全再检索，历史只留摘要不塞原句，效果还行。