RAG里Agent规划出来的子查询，到底该不该带上历史对话上下文？

这问题我太有同感了，之前也卡在这里好久。我的做法是给子查询加个轻量的“意图锚点”，比如只提取历史里跟当前子查询实体相关的词拼进去，而不是整段对话都塞给向量库。你试的那个前缀太笼统了，模型容易把“用户想问”后面跟的东西理解成主查询，反而干扰检索。建议你试试把历史对话里跟当前问题强关联的实体或关系单独抽出来，拼在子查询末尾，可能比硬加前缀自然点。另外，固定策略拆确实更稳，但灵活性差，我后来是让Agent只负责决定要不要查历史，具体怎么拼规则来定，效果比全交给Agent强不少。

试过把历史摘要单独存一个向量索引，检索时先匹配摘要再拼子查询，比直接塞上下文稳多了。

我试过把历史对话压缩成关键词塞进子查询，比硬拼全文稳，你可以试试。

我之前也踩过这个坑，后来是把历史对话压缩成“当前意图摘要”再拼进子查询，而不是整段塞进去，效果稳定很多。建议你试试用一个轻量模型先把多轮对话滤成一句话，再去做向量检索。另外Agent规划本身没问题，但最好给它设定一个“查询边界”，不然它自己也会发散。

我们之前也踩过这个坑，后来是分两步走的：第一轮子查询只带最核心的实体和意图，不加历史；等拿到初步结果后，用一个rerank模型把历史里跟当前问题强相关的片段捞出来做二次过滤。前缀那个方法我也试过，太容易被模型当成废话忽略了。

另外我觉得Agent规划本身没问题，但得给它加个约束——比如让LLM在生成子查询时先显式输出“需要依赖历史”或“独立检索”的标签，再决定拼不拼上下文。不然全自动很容易两头不讨好，你现在的调参麻大概率就是没把决策权交给模型自己判断。

试试按子查询类型动态拼上下文，事实型问题轻量带，对比型问题再全量加，效果比统一前缀稳。

这问题我太有感触了，之前也卡在这儿好久。我的做法是给子查询加一个“意图锚点”，但只保留最近一轮追问的核心实体，不整段塞历史，效果比单纯加前缀稳很多。另外你可以试试在检索前对子查询做个轻量重写，把代词替换成具体名词，比硬拼上下文省心。至于固定策略拆，我觉得没必要，Agent的灵活性还是香的，关键是控制好注入的上下文粒度。

说实话这问题我也踩过坑，后来发现关键不在“带不带”，而在“怎么带”。我是把历史对话压缩成一句“当前意图摘要”再拼到子查询里，而不是整段塞进去，这样既保留上下文又不会稀释向量检索的焦点。

另外你那个前缀太模板化了，模型容易学歪。不如让Agent在规划时直接输出“检索目标+必要限定条件”，把历史信息隐式编码进去，效果比硬拼前缀稳得多。

固定策略拆我觉得没必要，Agent的灵活性还是值得保留的，主要得给检索层加个重排过滤，把跑偏的结果用相关性分数压下去。

说实话我也踩过这个坑，后来折中了一下：子查询保留原始问题作为硬条件，历史上下文只抽跟当前实体相关的部分拼进去，而不是全量塞。你那个前缀方式本质是让embedding模型去理解意图，但模型不一定吃这套，不如试试把历史里的关键实体单独提取出来跟子查询做布尔过滤，效果会比纯靠向量相似度稳定不少。另外固定策略拆不一定比Agent差，如果业务场景比较垂直，反而规则更可控。

这问题我太有感触了，之前用LangGraph也卡在这。你说的加前缀我试过，后来发现本质是让LLM在检索前做一次“意图归一化”，但模型容易把这个前缀当成硬规则，反而把子查询里本来就有的实体给稀释了。我现在是这么搞的：子查询本身只带必要的历史实体（比如用户刚提到的某个产品名），但把“对话压缩”单独拎出来，用一个轻量模型先生成当前问题的独立表述，再喂给Agent规划。这样既避免了碎片化，又不会让检索器被冗长上下文干扰。至于固定策略拆，我试过更死，像“先找主体再找属性”这种，遇到用户换个说法就崩，还不如让Agent自由发挥，但得在prompt里强约束它“每个子查询必须包含足以独立检索的实体和限定词”。你那个前缀效果时好时坏，会不会是历史对话太长，把核心意图给冲淡了？试试只拼接最近一轮追问，别全带上。

这个问题我最近也踩过，纯独立检索确实碎，但全塞历史又容易让embedding被无关词带偏。我现在是折中：把历史对话先做一轮意图摘要，只保留跟当前问题强相关的实体和约束，再拼到子查询里，比直接加前缀稳一点。另外你那个前缀效果时好时坏，可能是模板太死，试试让Agent自己判断哪些历史信息值得带，别强制拼。固定策略拆我试过，遇到多跳问题就废了，感觉还是得给Agent一定自由度，但得控住上下文长度。

这问题太真实了，我试过把历史对话塞进子查询，结果检索出来一堆八竿子打不着的。现在改成只带最后一次追问的关键实体，效果稳多了。

这问题太真实了，我试过把历史对话压缩成摘要再拼查询，比硬塞全文稳很多，你可以试试。

子查询独立检索确实碎片化，但全带上下文又容易跑偏，要不试试按对话轮次衰减权重？

试试让Agent先判断子查询的意图类型，只有追问类才带上下文，独立问题就裸检索，效果比无脑加前缀稳。

这个坑我太懂了，之前用LangGraph搭类似流程时也被这个问题折磨得不轻。我的做法是给子查询加一个“上下文摘要”而不是完整历史，比如用LLM把之前几轮对话压缩成一句话的意图快照，再和子查询拼接，这样既保留了指向性又不会让向量检索被无关信息带偏。你那个前置前缀效果时好时坏，我猜可能是因为前缀太模板化，模型有时候会强行把历史里不相关的东西也塞进去，不如让它自己判断哪些历史信息对当前子查询是必要的。至于Agent规划和固定策略，我觉得不该完全放弃Agent，但可以加个兜底机制——如果Agent生成的子查询和用户原始问题的语义相似度低于某个阈值，就自动退回用原始问题直接检索再合并结果。另外有个小技巧，把子查询拆成“问题+约束条件”两个字段，检索时只用问题部分，但把约束条件作为rerank的过滤信号，这样对跑偏问题特别有效。你现在是用的什么向量模型？有些模型对长文本干扰特别敏感，换个更擅长区分细粒度语义的可能会改善不少。

我们之前也踩过这个坑，后来是把历史上下文单独拎出来做个轻量级的意图改写，而不是全拼进子查询。只把用户最新追问里跟原问题相关的部分抽出来，跟子查询合并，效果比加前缀稳定不少。另外觉得Agent规划查询这事本身没毛病，但得给它限定检索范围，不然自由度过高确实容易跑偏。你那个前缀时好时坏，可能是模板太死板，试试让Agent自己决定要不要带上下文，而不是强制加。

这个点太真实了，我最近也在折腾类似的东西，最后发现核心矛盾不是“带不带”，而是“带什么”。你那个前缀其实方向是对的，但太笼统了，模型容易把它当成装饰性废话。我的做法是把历史对话先做一轮意图压缩，比如“用户之前问过A，现在追问B，那B大概率是A的某个分支或属性”，然后只把A的核心实体和关系提取出来，拼到子查询后面当限定条件，而不是整段对话都塞进去。这样向量检索的召回范围其实是收窄了，反而不容易漂。另外你说的“碎片化”问题，我怀疑不只是上下文缺失，还可能是因为Agent拆出来的子查询本身表述太口语化，跟库里文档的写法差距太大，建议让Agent先输出一个“检索关键词集合”，再用关键词去搜，而不是直接拿自然语言子句去匹配。至于该不该固定策略，我觉得Agent规划还是有必要的，但得给它一个强约束，比如规定每个子查询必须包含主问题里的一个核心实体，不然就重写。你试试把历史压缩和关键词抽取合起来，效果应该比单纯加前缀稳。

试试把历史对话压缩成带时间戳的摘要再拼子查询，命中率比直接拼原文稳得多。

这问题我太有感触了，之前也被上下文带偏过。后来我是把历史对话单独抽出来做一轮意图压缩，只保留跟当前子查询强相关的实体和约束，再拼进去检索，效果比直接堆原文稳很多。另外Agent规划查询这事儿别全放权，给个固定的步骤模板兜底，让它只在模板框架里微调，会少很多随机性。

这问题我太有感触了，之前做类似架构的时候也卡在这儿好久。我的经验是，子查询别直接拼全部历史，而是先把历史对话压缩成一句“当前意图摘要”，再跟子查询拼接，这样比加那个死板的前缀灵活很多。你那个“根据历史对话……”的前缀之所以时好时坏，我猜是因为向量模型对长文本里的逻辑转折不敏感，反而容易抓住一些无关的共现词。我后来改成两步：第一步用LLM判断历史里哪些信息跟当前子查询强相关，提取出关键实体和限定条件，第二步再生成检索query，效果稳定多了。至于要不要让Agent规划，我觉得问题不在“该不该”，而在你给Agent的指令有没有明确“哪些信息必须继承，哪些必须丢弃”。你可以试试在系统提示里加一条硬规则，比如只有当子查询里出现代词或者“那/这个”这类指代时才允许带历史，否则强制独立检索。另外，调参麻了的话，不妨先做个消融实验，把同一批问题分别用纯独立、全历史、压缩摘要三种方式跑一遍，看召回率差在哪，别凭感觉调。最后说句实话，固定策略有时候真比Agent靠谱，尤其在子查询边界清晰的时候，别被“智能规划”绑架了。