RAG+Agent做多轮对话时，历史记录怎么塞才不会让检索变“智障”？

我之前也踩过这个坑，拼全量历史确实会把检索带偏。后来改成先把历史对话和当前问题一起丢给LLM做一轮query改写，提炼出真正的意图再检索，效果好很多。不过改写的时候最好限定只提取和当前问题相关的实体和条件，不然它自己也会脑补。还有个笨办法是给每轮历史加个时间戳或者权重，检索时按相关性衰减，但实现起来有点麻烦。你试过用LLM改写时把知识库里的专有名词白名单给它吗？感觉能防止改写跑偏。

我最近也在搞类似的，试下来最稳的还是把历史对话单独抽出来让LLM先做指代消解和意图重写，再把改写后的query拿去检索，而不是直接拼原始对话。另外建议给历史轮次加个时间权重，越近的轮次在改写时权重越高，不然用户都问第三个问题了，第一个问题还占着prompt一半长度，检索不偏才怪。你那个“只截最后两轮不够”的问题，可以试试按语义相似度动态截取，只保留跟当前问题embedding距离近的历史轮次，效果比固定轮数好不少。

我最近也踩过这个坑，后来是把历史对话先让LLM做一轮意图压缩，只保留和当前问题相关的实体和条件，再拼进query去检索，效果比直接塞全文好很多。你那个价格和用法的问题，其实可以试试把用户最后一句单独拎出来，配上历史里提到的商品名或上下文关键词，检索结果会准不少。另外如果历史太长，建议做个滑动窗口，但权重放在最近两轮，老信息只在改写时当参考，不直接进检索。

试试让LLM先把历史对话改写成独立的当前问题，再拿去检索，比直接拼query准很多。

我们之前也踩过这坑，最后是结合意图识别，只保留跟当前实体相关的历史片段，效果好不少。

直接把历史丢进query确实容易跑偏，我现在是让LLM先做一轮指代消解，把“那它”这类词替换成明确实体再检索，效果立竿见影。另外历史窗口别固定轮数，按token预算动态截取，同时把最近一轮的原始query保留在检索条件里，避免改写后丢失本意。你可以试试看，成本就一次额外LLM调用，但检索准度提升明显。

试试把历史丢给LLM做query改写，只保留当前问题的检索意图，比直接拼历史稳多了。

试试让LLM先把历史对话压缩成当前问题的背景再检索，比直接拼原文准很多。

先让LLM把历史对话改写成独立query再检索会稳很多，或者试试滑动窗口加意图分类器。

我之前也踩过这坑，后来直接让模型先判断指代再生成检索词，效果比硬拼历史好多了。

这个坑我太熟了，之前做类似场景时直接把整段历史拼进去，结果检索出来的段落经常是答非所问。后来我改成两步走：先用LLM把当前query结合最近两三轮对话改写成一个独立的、去指代化的问题，比如“那它价格呢”改写成“这款产品的具体价格是多少”，然后再拿这个改写后的query去做向量检索。这样历史信息只是用来生成检索词，不会污染候选文档的匹配过程，效果立竿见影。

不过改写的时候得注意一个细节，别把历史里所有实体都塞进去，比如用户之前问过“A产品和B产品对比”，下一轮说“那A呢”，改写时最好是明确成“A产品有哪些优势”，而不是把对比历史全带进去，否则检索还是会偏。我还会在改写prompt里加一句“只提取与当前问题直接相关的必要信息”，能有效减少冗余。

另外，检索完拿到候选段落之后，可以把完整对话历史和候选段落一起交给LLM做最终生成，让模型自己判断哪段能回答当前问题。这样就算检索阶段偶尔跑偏，生成阶段也能兜底。还有个取巧的办法，就是给每轮对话打标签，比如用户问价格就标“price”，问用法标“usage”，下次遇到指代时直接用当前轮标签去过滤历史相关的知识库索引，但前提是你的知识库得做好分类。

试试让LLM先把历史对话改写成一个独立的当前query，再拿去检索，比硬拼历史稳很多。

试试让LLM先把历史对话压缩成当前问题的背景摘要，再拿去检索，比直接拼原始记录稳得多。

这个坑我太熟了，之前做电商客服bot的时候差点被指代问题逼疯。我的做法是分两步走，先把历史对话里跟当前query最相关的实体和意图抽出来，比如用户问“那它价格呢”，就自动定位到上一轮提到的商品名，然后拼成一个“当前问题+目标实体”的新query去检索，而不是把整段历史都倒进去。这样召回率会稳很多，但前提是你得有个能准确做指代消解的模块，用LLM改写也行，就是得控制好成本。另外我发现一个细节，历史轮次不是越多越好，关键得看“会话窗口”里有没有出现新的约束条件，比如用户中途说了“只要红色的”，那这个信息必须保留，否则后面问“那这个呢”就会跑偏。我现在是把历史按“意图快照”的方式存，每轮更新一次当前状态，检索时只带状态不带全文，效果比截断好不少。不过说实话，这种方案对场景依赖挺强，客服类还行，开放式闲聊可能就不够用了，你可以试试给每条历史打一个“是否影响当前意图”的标签，动态决定要带哪几轮。你现在的历史截断是硬截还是按token数截？我觉得这个也直接影响检索质量。

试试让LLM先把指代消解成独立query再检索，历史只喂给重写那一步，效果会稳很多。

历史别全塞，按时间衰减加权或者只提取跟当前问题实体相关的片段，检索精度能提不少。

我之前也踩过这个坑，现在是把历史对话先扔给LLM做一轮query改写，让它把指代词和隐含意图补全成独立问题，再拿去检索。改写的时候最好让模型忽略掉无关的寒暄，不然容易带偏。试过直接塞历史，确实会匹配到老问题上去，尤其客服场景用户经常反复问类似的东西。另外，可以试试给历史轮次加权重，最近的对话在改写时给更高优先级，效果会好一些。

我之前也踩过这个坑，后来改成先把历史对话和当前问题扔给LLM做一轮query改写，提取出真正的意图再检索，效果好很多。不过得注意控制改写时别把太多细节带进去，不然还是容易跑偏。另外你可以试试给历史轮次加个时间权重，或者用embedding算一下和当前query的相似度再过滤，比单纯截断要灵活些。

这个坑我太懂了，之前做类似场景的时候也是被指代问题折磨得够呛。我的做法是分两步走：先把历史对话压缩成一条“当前意图摘要”，再和原始query一起送检。具体来说，我会让LLM把最近几轮里跟当前问题相关的实体和意图提炼出来，比如用户问“那它价格呢”，摘要里就保留“某产品价格”这个核心信息，而不是把整段历史都堆进去。这样检索时query更聚焦，也不会被老问题干扰。另外我试过把历史按角色拆开，只保留用户侧的关键追问，系统侧的回答只用来辅助理解指代，效果比全量拼接好很多。不过我也遇到过摘要丢失细节的情况，所以现在会加一个兜底策略：如果检索结果的置信度都不高，就把原始最后两轮对话作为上下文重新检索一次，取两次结果里更相关的。说到底，这个还是得看你知识库的粒度，如果文档切得碎，摘要法更稳，如果切得大，可能原始对话直接上反而准。你目前用的向量检索还是BM25？我感觉混合检索对这类问题帮助也很大。

强烈建议试试让LLM把历史对话改写成独立query再检索，比直接拼上下文稳太多了。

说到这个我太有同感了，之前做类似场景差点被历史记录搞到崩溃。你直接拼全量历史肯定不行，检索器根本分不清主次，我试过效果跟你一模一样。后来我是这么干的：先让LLM基于最近两轮对话，结合知识库索引里的关键词，把指代消解成完整的问题，比如“那它价格呢”改写为“某产品A的售价是多少”，然后再拿这个改写后的query去检索。这个改写环节别省，而且一定要给LLM明确指令，让它只输出改写结果，别加废话。另外，我还会把历史里的“用户原始问句”和“Agent回复要点”分开存，改写时优先参考最近的用户问句，回复要点只用来补充实体信息，这样能减少老问题的干扰。还有个坑是，如果历史里有多个不同主题，改写前最好先做个意图判断，只保留跟当前问题相关的子对话，不然LLM也会被带偏。你可以试试这个思路，比单纯截轮次稳很多，但改写prompt得调几次，尤其是客服场景里用户爱用简称和口语词，规则要写细一点。

我踩过类似的坑，现在基本是让LLM先把历史对话压缩成当前问题的背景摘要，再拼上原query去检索。比如“那它价格呢”会先补全成“XX产品的价格是多少”，这样召回准很多。你试试把最近两轮丢给模型做指代消解，别自己拼原始对话，效果立竿见影。另外记得把检索到的历史摘要和当前问题分开传，别混在一起，不然模型容易混淆。

我之前也踩过这个坑，把全量历史塞进去检索直接崩。现在是用LLM先把当前问题做一步query改写，把指代词替换成具体实体，比如“它”还原成产品名，然后再拿改写后的query去检索，效果比直接拼历史好很多。

不过改写有时候也会丢关键限定词，比如用户说“那和刚才那个比呢”，光靠改写很难处理。后来我加了层判断，如果检测到这种对比意图，就把最近两轮的关键实体和当前问题一起做一个组合query，再分块去检索，召回会准一些。

另外我试过用滑动窗口加上意图分类，历史轮次按跟当前问题的相关性打分，只保留高分的几轮，比固定截取最后N轮灵活。但这样对打分模型要求高，偶尔也会误杀，可能得看你的场景是否对延迟敏感，这个方案会重一点。