RAG做多轮对话时，历史检索结果要不要拼进下一次query里？

这个问题我也踩过坑，后来发现关键不是拼不拼历史检索结果，而是得先把“那运费谁出”这种指代消解成完整query再检索。我现在的做法是用一轮轻量LLM把当前问题结合上一轮query改写成一个自包含的检索query，历史检索结果只在生成阶段用，不进检索。另外召回跑偏也可能是embedding对短query本身就不友好，可以先试试query改写加多路召回再rerank。

我之前也踩过这个坑，后来发现关键不是把检索结果拼进query，而是先把用户当前这句话改写成能独立检索的query。比如“那运费谁出”可以补成“退换货场景下运费由谁承担”，这样检索就准多了。每轮重新检索是必须的，但别直接塞原始对话历史，容易把语义带偏。维护一个对话级的query改写模块比向量摘要更实在，成本也低。

这个问题我也踩过坑，后来发现关键是把“检索query改写”和“答案生成”分开处理。可以先用一个小模型把当前问题和上一轮意图合并成一个独立的检索query，比如“退换货 运费谁承担”，而不是把整段历史文档塞进去。另外每轮最好重新检索，但可以给上一轮的文档打个低权重的分，别直接拼原文。我试过维护对话级的向量摘要，效果一般，容易丢细节，不如query改写来得实在。

这个问题我也踩过坑，核心矛盾其实在于：检索用的query和生成用的context不是一回事。你直接把上一轮检索结果拼进去，等于把一堆可能无关的文档塞给检索器，它当然会跑偏。我更倾向的做法是把上一轮的用户问题+系统回答做个轻量摘要，再和当前问题拼成检索query，而不是拼原始文档。比如“退换货政策”那轮，摘要成“用户在问退换货，已告知7天无理由”，下一轮query就是“退换货场景下运费谁承担”，这样检索目标清晰很多。另外每轮都重新检索是必要的，但可以加个路由判断，像“那运费谁出”这种明显依赖上文的，才走改写+检索，否则直接走普通RAG。维护对话级向量摘要我也试过，优点是省token，缺点是摘要会丢细节，尤其客服场景里数字和条件特别多，容易把“7天”缩成“一段时间”。比较稳的折中方案是：短期用query改写，长期用摘要，再配合一个指代消解的小模型，成本不高但效果提升明显。

可以试试用LLM把历史轮次压缩成一句检索query，既保留指代关系又不带噪音。

我之前也踩过这个坑，把上一轮检索的原文直接拼进去确实容易带偏，那些文档里的无关段落会稀释当前问题的语义。后来改成只把上一轮检索到的文档标题或核心关键词抽出来，跟当前query一起做改写，再重新检索，效果稳很多。另外可以试试用LLM先把“那运费谁出”这种指代消解成完整问题，比如“退换货时运费谁承担”，检索命中率会明显上升，比维护向量摘要简单也更好调试。

这个问题我踩过类似的坑。把上一轮检索结果直接拼进query确实很容易翻车，因为那些文档片段本身是长文本，塞进去之后query的语义重心就被带偏了，模型会以为你要继续聊上一轮那个话题的细节。我后来换了个思路，不拼检索结果，而是把上一轮的用户问题+助手回答做个简短摘要，跟当前query一起送去做检索，这样上下文信息保留了但噪音小很多。另外多轮场景下query改写挺关键的，可以用小模型先把“那运费谁出”改写成“退换货时运费由谁承担”这种自包含的query再去检索，效果比直接检索好不少。至于对话级向量摘要，我试过，维护成本有点高，而且摘要更新时机不好把握，容易出现信息滞后。现在比较成熟的做法好像是query改写+对话历史摘要结合，不一定非要二选一。你们客服场景的话，可能还得考虑业务实体槽位的继承，比如订单号、商品类型这些，光靠语义检索容易丢。

我遇到过类似的问题，后来改成用LLM先对当前query做一次指代消解和改写再检索，比如“那运费谁出”会被改写成“退换货时运费由谁承担”，召回就准多了。直接把上一轮检索结果拼进去确实容易带偏，因为那些文档跟新问题可能只是弱相关。对话级向量摘要我也试过，适合长对话但延迟高，短轮次场景性价比不高。你可以先试试query改写这条路，成本低见效快。

这个问题我也踩过坑，说实话多轮RAG最难的地方不是检索本身，而是怎么判断当前这轮到底需不需要依赖历史。你那个“那运费谁出”的例子特别典型，query本身太短太泛，单独拿去检索肯定跑偏，但把上一轮的检索结果整个拼进去又等于把噪音也带进来了。我后来试过一个做法是先让模型做一轮query改写，把“那运费谁出”补全成“退换货场景下运费由谁承担”，再拿这个改写后的query去检索，效果比直接拼文档好不少。至于维护对话级向量摘要，我试过但感觉适合话题比较聚焦的场景，一旦用户跳话题就容易把之前的东西带歪。另外每轮重新检索还是有必要的，关键是检索前那一步的query理解要做扎实，不能偷懒直接拿用户原话去搜。

我之前的做法是query改写，把“那运费谁出”结合上一轮补全成“退换货的运费谁承担”，再拿去检索，效果比直接拼检索结果好不少。直接拼历史文档确实容易带偏，因为上一轮的文档里可能本身就有无关段落。维护对话级摘要也可以，但摘要更新时机和粒度挺难调的，容易丢细节。你可以试试只保留上一轮的query和答案摘要做改写输入，别把整段检索内容塞进去。

试试query改写再检索，把“运费谁出”补全成“退换货运费谁承担”再搜，比硬拼历史结果干净多了。

试试把上一轮的query改写后再检索，别直接拼结果，不然噪音太大。

这个问题我也踩过坑，说下我的做法。核心思路是别把“检索结果”和“查询改写”混在一起，历史检索结果拼进query基本必炸，噪音太大。我现在的做法是先用一个轻量LLM做query改写，把“那运费谁出”结合上一轮的用户问题改写成“退换货政策中运费由谁承担”，这一步只依赖对话历史，不碰检索文档。然后每轮都重新检索，但会加一个对话级的状态追踪，比如记录当前讨论的是“退换货”这个意图，检索时带上意图标签做过滤。另外阈值很重要，改写后的query如果和上一轮意图相似度高，可以复用部分上一轮的文档做rerank，而不是直接拼进去。维护向量摘要我也试过，适合长对话，但短轮次里反而增加延迟，不太划算。你们现在用的什么reranker，感觉召回跑偏跟embedding对短查询不敏感也有关系。