最近在搭一个简单的AI Agent，用向量数据库存对话历史作为记忆，方便后续检索上下文。但发现一个问题：用户反复问类似问题时，比如“我的订单号是多少”，每次都会生成新的向量存入，导致库里堆了很多冗余内容，检索时还容易混淆。我目前用的是Chroma，想过用内容哈希或者LLM摘要去重，但不知道哪种更靠谱，而且怕影响检索精度。有没有大佬踩过这个坑？或者有没有现成的策略（比如结合时间戳或相似度阈值）能优雅地解决？感谢！