一句话回答
多轮 RAG 难点：用户后续提问是省略式、指代式（"那它有什么限制？"），直接拿当前这句话去检索会语义缺失，召回垃圾文档；
核心思路：把历史对话信息合理融入检索环节，还原完整用户意图，同时不能把全部历史直接塞进检索，避免噪声膨胀。
总结的说法：
多轮对话检索最大问题是用户存在指代、省略，直接拿当前问句检索效果很差。
主流方案是 Query 重写：结合最近几轮对话，调用 LLM 把当前问题补全为完整查询（提问），拿补全后的语句做知识库检索；
注意区分：检索用改写后的 query ，最终大模型生成回答，仍然要带上原始完整对话。同时要限制对话轮次做截断，防止上下文无限膨胀
难点解析：检索器的每一次检索都是独立的，它不会记住历史的，所以我们要进行 query 重写，所谓的 query 重写，就是把问题给小型的大模型，让其润色，比如：
用户：BGE‑M3 怎么做混合检索？
AI：BGE‑M3 可以同时输出稠密向量与稀疏向量，再用 RRF 融合结果......
用户：那参数怎么调？（当前用户提问，有代词 "那"）
当用户问： 那参数怎么调？ 时，如果直接给向量模型，向量模型是不知道这个那指的是什么的，需要让模型润色为如下问题： BGE‑M3做混合检索时相关参数如何调优
然后问题输入给参数比较大的大模型时，需要将历史所有对话（原始的）+ 用户当前原始的对话一起输入给大模型，这样的问题不要润色，因为大模型可以理解。