RAG+Agent做多轮对话时，文档检索总丢上下文怎么办？

我之前也踩过这个坑，试过直接把整段历史拼进query，结果召回一堆不相关的东西，后来发现问题在于“历史对话”和“当前问题”的权重没分开。我现在是先把上一轮用户问题里涉及实体（比如“财报”）抽出来，跟当前问题拼成“今年财报的利润”，而不是把整个历史对话塞进去，效果会稳一点。另外，你也可以试试用LLM先做一步“意图改写”，把“那利润呢”这种指代明确成“今年财报的利润是多少”，再拿去检索，这样比硬拼历史干净很多。不过轻量级的话，我建议别用太重的向量库方案，直接在检索前加个规则：如果当前query里没有明确主语或时间词，就从最近两轮里补上，这样成本低，也不容易跑偏。还有个小技巧，检索回来文档后，让Agent先判断哪些片段跟当前问题真正相关，再决定要不要结合历史，相当于加了一道过滤，能减少噪音。你试过用混合检索吗？比如关键词+向量，多轮场景下关键词匹配往往比纯向量更能抓住“利润”这种短词跟“财报”的关联。

我之前也踩过这个坑，后来发现把整段历史都塞进query反而会稀释核心意图。现在我是把上一轮的关键实体（比如“财报”“2024年”）抽出来跟当前问题拼接，而不是全部历史。另外可以试试对历史对话做个简单的意图分类，只有涉及指代时才触发上下文增强，这样能减少噪音。你用的什么向量库？有些支持过滤条件，可以先按时间或话题范围缩小检索域再拼query，效果会稳很多。

试试把上一轮的用户query和当前问题拼接后做个轻量重排，只取和当前话题最相关的top3就够用了。

或者换个思路，用LLM先判断是否需要继承上文，再决定要不要带历史检索。

试试把上轮回答里的关键实体抽出来拼进query，比直接塞历史对话干净多了。

多轮检索时给历史加个衰减权重，只保留最近两轮的核心词试试。

我也遇到过这个问题，把全量历史拼进去确实容易引入噪声。可以试试只提取上一轮对话里的关键实体（比如财报、今年）跟当前query做拼接，而不是整段历史，成本低很多。另外检索前加一步意图改写，比如“那利润呢”先补全成“今年财报的利润是多少”，再拿去检索，效果会稳不少。

我之前也踩过这个坑，后来是把历史对话里跟当前query最相关的实体（比如“利润”）抽出来，跟上一轮的关键词做加权拼接再去检索，而不是全量塞进去。另外可以试试给每轮检索加个时间衰减的权重，让近几轮的上下文占主导，远期的直接忽略，跑偏概率会低很多。你用的是哪种向量库？有些支持按元数据过滤，把对话轮次当标签过滤一下也能减少干扰。

我之前也踩过这个坑，纯拼历史query确实会把检索带偏，尤其是当用户口语化的“那利润呢”跟财报、今年这些关键词混在一起时，向量相似度会被无关词干扰。后来我试了个相对轻量的办法：把上一轮确认过的实体和属性拆出来，比如“财报”“今年”“营收”，单独存成一个短期记忆槽，检索时只用这个槽去拼当前query，而不是整个对话历史。这样“利润”会被自动补全成“今年财报的利润”，检索噪音小很多。还有个trick是给历史对话加个权重衰减，比如最近两轮的内容参与检索，更早的只用来生成回答，不参与召回。另外你也可以试试在检索前加一步意图分类，判断当前问题是不是指代续问，是的话就强制把上一轮的主题词作为过滤条件，而不是追加到query里。不过说实话，这些方法都还得看你的文档切分粒度，如果段落太碎，就算query对了也可能召不到关键段落。你现在是用的什么向量库和embedding模型？有没有试过对历史对话做摘要再拼进去？

试试把上一轮回答里的关键实体抽出来拼进query，别全塞历史，我这么干效果好不少。

或者给历史对话加个衰减权重，只保留最近的意图词，不然噪音太多容易跑偏。

试试把上一轮的回复摘要单独存一份，检索时只拼摘要别拼全文，噪声会小很多。

历史query全塞进去肯定跑偏，用LLM先抽个关键词再检索，轻量又稳。

试试把上一轮query和当前问题做个轻量改写再检索，比如用LLM压缩成独立query，别直接拼历史。

我踩过这坑，关键是只取最近一轮对话做改写，加个关键词过滤，效果稳多了。

试试把上一轮的关键实体抽出来拼到当前query里，比直接塞整段历史稳很多。

我最近也踩过这个坑，后来发现把整个历史对话全塞给检索器反而会稀释查询意图。现在我是先让LLM判断当前问题是否依赖上文，依赖的话就让它生成一个“自包含查询”，比如把“利润呢”改写成“2024财年净利润是多少”，再拿这个去检索，效果干净很多。另外检索结果里可以把上一轮命中的文档ID加权一下，能有效防跑偏，你可以试试。

试试把上一轮的高分片段单独拎出来，跟当前问题一起做压缩重写，比硬拼整段历史干净多了。

试试把上一轮检索到的关键实体抽出来跟当前问题拼一起，比硬塞历史对话干净得多。

我最近也踩过这个坑，试过把整段历史拼进去，结果检索得分全被无关词带偏了。后来改成只取最近一轮的用户问题+上一轮回答里的关键实体，比如“利润”就手动补成“今年财报利润”，效果稳很多。你可以在query改写时做个简单的规则，用LLM把代词和省略信息补全，再单独检索，别直接拼原始对话。另外，检索结果可以按时间加权，越近的片段权重高一点，能减少跑偏概率。

试试把上轮的核心实体抽出来拼进query，比全量历史干净多了，像财报利润这种用正则就能搞定。

我之前也踩过这个坑，后来发现把整段历史对话直接拼进去确实容易把向量带偏。现在我是只提取上一轮里的关键实体和意图，比如“利润”就映射回“财报”里的净利润，再跟当前问题拼成一条精简query，效果会稳很多。你可以试试用LLM先做个一步的query改写，成本不高但比纯拼对话干净。还有个土办法，检索完多拿几篇候选，重新让Agent自己判断哪篇和当前轮相关，虽然慢点但不容易跑飞。

试试把上一轮检索到的关键实体抽出来拼进当前query，比直接堆历史对话干净多了。

历史对话压缩成几个关键词跟当前问题一起检索，效果会好很多。

我之前也踩过这个坑，后来是把上一轮的用户query和assistant回答做一次轻量摘要，只把摘要拼进当前检索，而不是全量历史，噪音会小很多。另外可以试试把历史里的关键实体（比如“财报”）抽出来，跟当前query一起做query改写，比直接拼接要稳。你那个“利润”的例子，其实用LLM先判断下指代关系再决定要不要重检索，可能比调检索参数更直接。

试试把上一轮的回答摘要跟当前问题拼一起检索，别全塞历史，噪声会小很多。

我之前也踩过这坑，后来限定只带最近一轮关键实体，效果立马稳了。