Agent+RAG做复杂问答时，上下文总被截断，有什么好的策略吗？

这问题太真实了，我最近也在折腾LangGraph，单轮看着挺聪明，一连环追问就原形毕露。硬截断这事儿我也干过，结果模型一本正经地胡说八道，比漏信息还坑。你试试看把检索回来的chunk先按与问题的语义相似度排个序，然后别一股脑全塞进去，用MMR或者Cohere的Rerank把冗余段落压掉，只留最核心的两三个。另外，一个比较土的工程做法是搞个“递归摘要”的中间层，先让一个小模型把每个chunk压缩成两三句话的摘要，再让主Agent基于摘要作答，需要细节时再按需调原文，这样上下文能省一大半。还有个思路是别让Agent一次性看所有上下文，改成多轮工具调用，每次只喂一个文档片段，让它自己决定要不要继续查，虽然慢点但不容易截断。你试过把历史对话单独做摘要压缩进系统提示词吗？有时候问题不在检索结果，而是历史消息把窗口占满了。

我们项目之前也踩过这坑，后来是分了两步走：先按query做一次粗排，把chunk切成更小的段落（比如256 token），然后用LLM对候选段落做相关性打分，只留前几个最相关的。这样比单纯调top_k准很多。另外可以试下把检索结果按段落重要性做压缩摘要，但注意别让摘要过程本身吃掉太多延迟，最好用轻量模型。

试试先做一轮rerank+MMR去重，再按query生成摘要喂进去，能省一半token还不太丢信息。

这个思路不错，收藏了。

这个坑我太懂了，之前用LangChain做类似东西的时候也被截断搞到崩溃。我当时试了个笨办法但挺管用：把检索回来的chunk按相关度分数排序后，不直接全塞进去，而是先用一个小的LLM对这批chunk做一遍“相关性预筛”，让模型自己挑出跟当前问题最相关的3-5个片段，再拼进prompt。虽然多了一次LLM调用，但准确性比单纯调top_k稳多了，而且能动态适配不同问题的信息密度。另外你提到多轮追问，我建议把历史对话也做一次压缩，比如用摘要模型把之前的问答浓缩成几条关键事实，而不是把完整对话记录都留着，这样能腾出不少空间。还有个思路是分阶段检索，先粗召回再对每个候选chunk用更精细的embedding做二次排序，配合MMR去重，能显著减少冗余内容。摘要再喂给Agent这个方向我也试过，但要注意摘要本身可能会丢失细节，所以我现在倾向于“先压缩再选择”，就是把chunk先做分段摘要，然后让Agent基于摘要判断要不要看原文。总之别硬扛token上限，把“检索-压缩-选择”拆成三步走会舒服很多。

试试先按段落重排+过滤，再对剩下的做分层摘要，最后只把摘要和Top3原文塞进prompt，效果比硬截断好不少。

先做个分块摘要再喂给模型，比硬截断靠谱，信息损失小很多。

试试用MapReduce把chunk先各自总结再合并，能省不少token。

我们项目之前也踩过这个坑，后来是把检索拆成两段：先用粗召回top50，再让一个轻量模型按问题相关性做LLM rerank，只留最相关的5-6个chunk，效果比单纯调top_k稳很多。另外如果涉及多个文档片段，我会先按段落重排，再用map-reduce思路让模型分段总结，最后把总结拼接起来进最终prompt，虽然多一次调用但基本不丢信息。你试过用上下文压缩器（比如LangChain的ContextualCompressionRetriever）吗？对长文档过滤掉无关句子还挺好用的。

我最近也在搞类似的，试过直接塞摘要结果丢失细节更严重，后来改成按段落切分并给每个chunk打上语义标签，追问时优先召回关联标签的片段，这样能砍掉不少冗余内容。另外你可以试试先让模型做一次粗筛，把不相关的chunk过滤掉再进最终回答，等于多一次推理但效果稳定很多。top_k别固定死，根据问题长度动态调，简单问题少召回，复杂问题多召回但配合压缩。

我最近也踩过这个坑，后来是分了两步走：先按query做个粗召回，然后用一个轻量级模型对chunk做相关性重排，只留前3-5个核心片段，再进主线LLM。另外如果问题涉及多文档，我会先把各文档的chunk分别做摘要，再把摘要拼起来给Agent当上下文，效果比硬塞原文好不少，就是多一步延迟你得权衡下。

还有个偏门但实用的招，就是把历史对话状态显式抽出来存成结构化记忆，别让Agent每次把整个对话历史都塞进prompt，只带当前问题相关的几轮。这样上下文压力小很多，截断问题基本就消停了。你试过把RAG检索和对话历史分开管理吗？

我们之前也踩过这坑，后来是分了两步走：先用一个轻量模型对检索回来的chunk做相关性重排，只保留最相关的前3-4个；再针对这些chunk做个递归摘要，把长文档压成树状结构，每次只喂当前节点和父节点的摘要。这样上下文占用能砍掉一半还多。另外你试试把Agent的思考过程跟最终答案分开，让中间推理不占prompt预算。

这问题我太有共鸣了，之前做类似项目差点被上下文截断搞疯。我的做法是别死磕top_k，改成两阶段：先用一个轻量级的reranker把检索结果粗排，然后只对前几名的chunk做细粒度的“相关性压缩”，比如用LLM把每个chunk里跟当前问题最相关的两三句话抽出来，拼成一个精简摘要，再丢给Agent。这样token消耗能降一半还多，信息密度反而更高。另外，你可以试试把历史对话也做个滚动摘要，不要全量塞进去，LangGraph里可以挂个记忆节点专门干这个。还有个土办法但很有效：如果问题涉及多文档，就先让Agent生成一个“信息需求清单”，再按清单去检索，而不是直接搜原始query，能少捞很多无关片段。最后提醒一下，摘要那步别用太小的模型，不然压缩完连关键实体都丢了，得不偿失。

我们项目之前也踩过这坑，后来换了个思路：先粗召回，再按段落间的语义相似度做聚类，每组挑代表片段+生成摘要，最后把摘要和代表片段一起塞给模型。这样既保住关键信息，又不会爆token，实测比单纯调top_k稳很多。另外你试试用RAPTOR那种递归摘要树，对多跳问题特别管用，不过工程复杂度会高点，得看你们有没有时间折腾。