AI Agent+RAG做多轮对话，历史记录太长时怎么避免检索失效？

这个坑我也踩过，后来用了两层策略：一是把历史对话按轮次做向量化存储，检索时把当前问题和最近几轮历史一起作为查询条件，但只召回最相关的历史轮次拼进prompt；二是每轮回答后自动生成一句语义摘要，跟原始轮次一起存，用户回头翻旧账时摘要命中率反而更高。你可以试试把摘要的权重调高一点，实测能缓解不少信息偏移的问题。

这个坑我也踩过，后来试了把历史记录单独做个轻量级摘要，每次只把摘要和最近两轮对话塞进prompt，检索效果好了不少。不过摘要的颗粒度得调，太粗会漏细节，太细又跟全量历史差不多。还有个思路是让LLM在检索前先判断当前问题是否需要回溯历史，再决定要不要把历史信息加进检索query里，你可以试试。

这个问题我也遇到过，我的做法是给历史记录加一个轻量级摘要模块，每3轮自动压缩成几句核心信息，和最近2轮完整对话一起塞进检索。另外检索阶段我会把当前query和历史摘要拼接后再去查知识库，这样既能保持对旧话题的敏感度，又不会让整段历史稀释相关性。你试过用向量数据库对历史对话也做一次语义检索吗？

这问题我深有体会，滑动窗口确实容易丢远距离的上下文。我的做法是把历史对话按“会话主题”切分，每次检索时只把当前轮和同主题的历史记录喂给RAG，同时定期对已归档的历史生成摘要存起来，用户回头问时再调出对应摘要。另外你也可以试试让RAG在检索时把历史记录的关键词也作为查询的一部分，这样能减少被无关信息干扰的概率。