RAG+AI Agent做多轮对话，上下文检索总丢关键信息怎么办？

这个问题我也踩过类似的坑，单轮好使多轮翻车太真实了。你提到的拼接历史对话导致token爆炸，我也遇到过，后来试了动态截断——只保留最近2-3轮关键轮次，配合一个轻量的意图分类器先判断当前问题是不是需要依赖历史，这样能省不少token。另外你用的bge-large-zh本身效果不错，但多轮场景下我建议加一层重排序，像bge-reranker-v2-m3这种，能把历史相关片段拉回前列，光靠向量检索确实容易跑偏。改写查询也是个路子，比如把“那运费谁出”改写回“退货的运费谁出”，不过得注意改写模型别引入幻觉。你提到的Agent框架，我觉得不急着换，先优化检索链路试试，毕竟换框架学习成本也不低。对了，你目前拼接历史时有没有考虑过对历史对话做摘要压缩？我个人觉得这比单纯截断更保留语义连贯性。

试试把历史对话压缩成显式摘要再拼进去检索，比直接拼接效果好不少。

这个坑我也踩过，光靠拼接历史对话确实容易让语义漂移，尤其长历史还会稀释关键信息。我后来试了在检索前加一步查询改写，用LLM把“那运费谁出”补全成“退货时运费由谁承担”，命中率明显提升。重排序也能救急，但本质还是得让检索理解对话意图，建议你试试把最近几轮核心实体和意图抽出来作为检索条件，比纯拼接更稳。

这种情况我也踩过坑，单纯拼接历史对话确实容易让检索变模糊。建议试试在查询改写上下功夫，比如用LLM把“那运费谁出”显式补全成“退货流程中运费由谁承担”，这样检索命中率会高很多。重排序也可以加一道，但感觉治标不治本。另外chunk重叠32有点小，多轮场景下可以适当加大到64或128，让上下文衔接更自然。

这个场景我太熟了，之前做客服系统时也被这个坑过。你那个拼接历史对话的思路方向没错，但直接拼容易让检索变成一团浆糊，特别是超token时bge的语义表征会被稀释。我建议先试试改写查询，比如用LLM把“那运费谁出”补全成“退货时运费由谁承担”，这样检索时就能同时命中“退货”和“运费”两个关键点。重排序也可以加，但个人感觉它对这种跨轮语义丢失的修复力度有限，更多是锦上添花。另外你chunk size 512在长对话里可能偏大，可以试试压到256或者用动态分块，让每个片段更聚焦。至于换框架，其实不用着急，把改写查询和上下文压缩（比如只保留上一轮的关键实体）结合好，很多问题能解决。对了，你bge-large-zh对中文长文本的boundary敏感度怎么样？我后来换成了bge-m3，感觉跨句语义衔接会好一些。

这个问题我也踩过坑，单纯拼接历史对话确实容易让检索变糊，尤其超长token还会干扰embedding。我后来试了在查询时用LLM做个轻量级的query重写，比如把“那运费谁出”补全成“退货流程中运费由谁承担”，召回率明显提升。重排序我也加了，但感觉对多轮场景帮助有限，不如改写来得直接。另外你可以看看有没有办法把历史关键实体单独缓存一下，检索时先锁定实体再搜，也能减少漂移。

这个场景太真实了，我最近也在搞类似的多轮对话，深有同感。你提到的拼接历史再检索确实容易崩，因为bge这类模型对长文本的语义捕捉本来就有瓶颈，而且历史越长噪声越大。我试过把历史对话压缩成用户意图摘要再喂给检索，效果比直接拼接好一丢丢，但遇到复杂上下文还是会漏。感觉重排序能补救一部分，但治标不治本，关键还是得让检索阶段就意识到当前问题和历史话题的关联性。你有没有试过在查询改写时主动把“运费”补全成“退货的运费由谁承担”？我这边用LLM做轻量级改写，虽然多了点延迟，但上下文保真度明显提升。另外，如果token超限，可以试试滑动窗口只保留最近2-3轮的关键实体，而不是全部拼接。至于换框架，我觉得倒不急着大动，先把改写和重排的管线调顺，大概率能解决你这个问题。