最近在搭一个个人知识库Agent，用LangChain+Chroma存对话历史，打算让Agent有“记性”。我是按时间窗口切块存的，每条记录带时间戳和session_id，查询时用similarity_search加上filter过滤。但实际用下来发现两个问题：一是隔几天问同样的问题，它经常召回很旧且不相关的片段，反而把最近的对话漏了；二是两个不同项目的讨论内容会互相干扰，感觉向量上太像了。我试过调top_k和score_threshold，但要么召回太少要么跑偏。是不是我元数据设计有问题？还是说单纯用向量相似度做记忆召回本来就不够，需要配合重排或者时间衰减？求有经验的大佬指点下方向，谢谢。