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？

这问题我太有感触了，之前用LangGraph也卡这儿好久。我的做法是让Agent输出子查询时带一个意图标签，比如“追问”还是“新问题”，检索时只把相关轮次的上下文拼进向量查询，而不是全量塞进去。你那个前缀方式其实方向对，但模板太硬了，不如让Agent自己生成一句“用户实际想问的是XXX”，效果会稳定很多。另外固定策略拆解我试过，复杂问题直接崩，所以还是得让Agent规划，但得给它限定检索范围。

我试过在子查询里只带上最近两轮对话的关键实体，比如人名、产品名，而不是整个历史记录，这样既保留了上下文又不会让向量检索跑偏太多。你那个前缀的问题可能是太啰嗦了，模型容易把“根据历史对话”这种指令性文字也编码进向量里。另外可以试试把历史对话单独做个重排序，只挑和当前子查询语义最相近的句子拼进去。

我倒是反过来做的，让Agent先判断每个子查询是否需要历史上下文，不需要的就纯独立检索，需要的才去拼接。这样做的好处是能省点token，但代价是得在prompt里写清楚判断规则，不然Agent会偷懒。你那个时好时坏的效果，我猜是Agent对“历史对话”的理解不够具体，不如直接告诉它“如果子查询里有代词或

这个方向我也踩过坑，建议子查询带上一轮追问的意图摘要就行，全量历史反而稀释了相关性。

固定策略拆容易漏，还是得靠Agent，但前缀别写那么死，把历史关键实体抽出来拼进去会稳很多。

我之前也卡在这块好久，最后是把历史上下文单独做了一层意图压缩再拼到子查询里，而不是直接全量塞进去。你那个前缀效果时好时坏，可能就是因为压缩得不够狠，检索器被无关词带偏了。另外我觉得固定策略拆也不是万能，复杂问题还是得靠Agent，但可以在拆完查询后加个重写步骤，拿当前子查询去历史里筛最相关的几轮对话，再拼接检索。调参确实麻，可以先试试把历史窗口缩到最近两轮，看召回率会不会稳一点。

我一般是把最近一轮追问单独抽出来和子查询拼接，全量历史反而容易带偏召回，你可以试试只拼当前问题相关的部分。

这问题太真实了，我最后干脆固定三步拆解，Agent自由发挥的查询质量真不如模板化。

这个问题我太有感触了，之前也是被这个上下文窗口搞到头秃。我的做法是给子查询加一个“短期记忆”和“长期记忆”的分离，历史对话里跟当前子问题强相关的实体和关系才拼进去，比如时间、人名、具体指标，其他废话直接过滤掉。你那个前缀的方式我试过，问题在于它把整个历史都变成了一个模糊的意图描述，向量化之后噪声反而被放大了。我现在用的是LangGraph里维护一个动态的“检索上下文摘要”，每次子查询前只带上跟该查询关键词重合度最高的那一段历史，而不是全量拼接。另外你问要不要固定策略拆，我觉得完全固定也不行，但可以给Agent立个规矩——先判断子问题是否依赖前文，不依赖的就直接独立检索，依赖的才做局部改写。调参麻是正常的，这玩意本质上是query理解的问题，不是检索的问题。你现在这个阶段，我建议先给每个子查询配上它自己的“独立问题陈述”，哪怕手写规则也比让Agent自由发挥稳定。

试试把历史压缩成一句话意图摘要再拼查询，比直接堆上下文稳很多。另外固定策略其实挺香的，至少不玄学。

说实话你这个前缀我试过，效果飘忽不定很正常，因为LLM对“根据历史对话”这种指令的理解本身就是概率性的，不同模型差别巨大。

我现在的做法是彻底拆开：Agent只负责生成子查询的意图标签和关键词，检索时用两路并行，一路用纯子查询，另一路用最近两轮对话压缩后的摘要向量，最后在重排序阶段做融合。这样既不会让历史噪音污染单次检索，又能保住追问的连贯性。碎片化问题其实可以通过在Rerank时强制要求所有候选片段都包含子查询中的核心实体来解决，比硬拼上下文稳定得多。

另外你提到固定策略拆解——我觉得如果问题类型相对固定，比如客服或文档问答，规则拆比Agent拆更可靠。Agent规划适合那种开放域、问题边界模糊的场景，但代价就是你要花大量精力调提示词和温度。不如试试让Agent只输出“检索必要性判断”和“查询改写”，拆解动作交给后端代码逻辑，这样至少能把不确定性控制在一层。

我现在跑下来的感觉是，上下文窗口不是越多越好，关键是让模型明确知道哪一轮的哪些信息是“对当前子查询真正有用的”。你可以试着把历史对话按时间衰减加权，只提取用户主动纠正过或强调过的实体，其他内容一律不参与向量拼接。

试过把历史压缩成用户意图再拼子查询，比硬塞全文稳，你可以试试。

Agent规划还是得留着，固定策略碰上多跳问题直接废。

我最近也在搞类似的东西，试过把整段对话塞进去，结果跟帖主一样，跑偏得厉害。后来我是把历史里跟当前子查询最相关的1-2轮抽出来，拼到查询后面，效果比全带上好不少。另外我觉得Agent拆查询本身没问题，但得给它配个轻量的重写模块，让它根据历史提炼出当前问题的核心实体和意图，而不是简单加个前缀。

这问题太真实了，我后来是给每个子查询单独带上一轮最近的追问，效果比全量拼接稳不少。

可以试试把历史对话按意图压缩成一句话再拼进去，别让检索器吃太多噪音。

这问题太真实了，我后来干脆把历史上下文单独做一轮重写再检索，比直接拼前缀稳多了。

我之前也卡在这块儿，后来是把历史对话单独压缩成一段摘要，只提取跟当前子查询实体相关的部分拼进去，不然全量塞进去噪声太大。你可以试试用LLM对历史做一轮过滤，只保留涉及同一实体的追问，效果比加前缀稳定不少。另外固定策略拆我试过，复杂问题还是得靠Agent，但可以限制它每个子查询必须带上原始问题里的核心实体，这样检索不容易飘。你那个前缀时好时坏，可能就是因为模型有时候会把历史里的次要信息也当成重点。

我之前也踩过这个坑，后来是把历史对话单独抽出来做一轮轻量意图改写，只保留跟当前子查询强相关的实体和约束，再拼进query里，比直接加前缀稳很多。另外Agent规划本身没问题，但最好给它一个明确的“检索边界”指令，比如告诉它哪些历史信息必须沿用、哪些可以忽略。你那个前缀时好时坏，可能问题在于改写粒度太粗，不如试试让LLM先输出“需要保留的历史关键词”再生成检索串。固定策略拆确实省心，但遇到复杂多跳问题会明显不够用。

试过把历史压缩成一句意图摘要拼进去，比硬塞原对话稳，碎片化也缓解不少。

这问题我也踩过坑，后来是把历史上下文做了个轻量级压缩，只提取跟当前子查询实体相关的对话片段拼进去，而不是全量塞。你说的前缀方式我觉得太硬了，容易干扰向量语义，可以试试把历史信息转成几个关键词加进query里。另外固定策略拆解其实更稳，Agent自由规划在复杂问题上反而容易失控，你可以先限定拆解规则再让Agent做选择。

我之前调试的时候发现，关键不在于带不带历史，而在于怎么带。我是把历史对话里跟当前子查询相关的实体和意图抽出来，拼成一句简短的背景说明，而不是直接把原对话丢进去。这样召回准确性提升不少，你可以试试用LLM先做一轮历史信息筛选。另外固定策略不一定更差，特别是当你的问题类型比较固定时。

遇到过类似的，我现在的做法是给Agent加了个记忆模块，把历史对话按主题聚类存起来，子查询触发时只检索相关主题的摘要，而不是全文拼接。这样既保留了上下文连贯性，又不会让向量检索被无关信息干扰。你说的前缀方法我也试过，效果不稳定，不如让Agent自己决定要不要参考历史，给它这个自由度反而效果更好。

这个前缀法我也试过，效果飘忽主要看历史对话里有没有干扰项。我的做法是只把最近一轮用户追问的关键实体抽出来拼到子查询里，而不是整段塞进去，这样能减少向量检索跑偏的概率。另外Agent规划查询这事儿本身没问题，问题在于得给它一个明确的检索边界指令，不然它自己也会迷茫。你试试把历史对话先做个意图过滤再拼接，可能比直接加前缀稳一点。

试试把历史对话压缩成摘要再拼子查询，比直接全量拼进去稳很多，召回率能提一截。

说实话我觉得问题不在带不带上下文，而是你让Agent拆子查询这个动作本身太自由了。我这边是固定先做一轮全局检索定位相关文档范围，再让Agent基于这些文档去拆分细化问题，子查询就只带当前问题的关键实体，不带历史。这样既防碎片化也不会跑偏太远，你可以试试把检索和规划的顺序换一下。

另外那个前缀我真不建议用，语义上太虚了，向量模型根本抓不住重点。不如直接把历史对话里最近两轮的用户意图压缩成几个关键词拼到子查询后面，效果比自然语言前缀稳定得多。调参不如改结构，你先把LangGraph那个规划节点加上检索结果约束再试试。

这问题我太有同感了，之前用LangGraph也踩过一模一样的坑。我个人感觉核心矛盾在于“Agent拆解出来的子查询”和“用户真实意图”之间其实隔着好几层，你那个加前缀的做法本质上是想手动补全语义，但补多补少全靠缘分。我的做法是分两层处理：第一层让Agent只负责拆解任务，输出结构化的问题清单，不掺历史对话；第二层单独用一个轻量模型判断每个子查询是否需要继承上下文，需要的话就把相关对话历史压缩成摘要拼进去，而不是整段塞。这样能避免无关信息污染向量检索，但代价是多一次LLM调用。还有个土办法是给向量库加个metadata过滤，把历史对话按会话ID存成独立索引，子查询检索时先限定在当前会话的“时间窗”内，再混合全局知识库，效果比纯拼字符串稳。至于固定策略拆，我试过，对简单问题还行，遇到那种绕弯子的多跳问题就废了，Agent还是有必要，但得给它的规划结果加个校验环节。你那个前缀效果时好时坏，我猜可能是模型对“根据历史对话”这种指令的服从程度不稳定，试试改成让Agent自己输出“保留哪些历史关键信息”而不是让检索端猜。

这个问题我最近也踩过类似的坑。我的做法是不让Agent自由发挥，而是把历史对话压缩成一段“用户意图摘要”跟着子查询走，摘要里只保留跟当前问题相关的实体和约束，不然检索必歪。另外子查询之间最好能共享一轮粗召回结果，再让Agent根据这些候选去决定要不要补充上下文，比硬拼历史稳得多。