在很多问答（Q&A）应用中，用户希望和机器人进行自然的多轮对话。这意味着应用不仅要能回答单个问题，还需要具备“记忆”功能，把过去的问题和答案利用起来，才能让对话连贯。
本文将介绍如何在RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的基础上，扩展支持对话交互。
传统的 RAG 通常是这样的流程：
👉 用户输入问题 → 检索文档 → 生成答案
在对话场景中，我们需要把历史消息纳入考虑。本文介绍了两种方式：
链（Chain）：只执行一次检索步骤；
智能体（Agent）：允许模型根据需要多次检索，直到找到合适的答案。
在对话式应用里，不同类型的消息都会被记录：
HumanMessage：用户输入
AIMessage：助手回复
ToolMessage：工具返回结果（比如检索到的文档）
整个对话过程就像一条消息链，模型不仅能看到用户和助手的对话，还能结合工具调用结果来生成更合理的答案。
在多轮对话中，用户的问题往往需要结合上下文才能理解。比如：
用户：耐克在美国有多少个配送中心？
AI：耐克在美国有 8 个配送中心。
用户：在美国之外有哪些？
这时模型会自动把用户模糊的问题改写为完整的检索查询：
👉 “耐克在美国之外有哪些配送中心？”
这样即使用户没说全，模型也能自动补全上下文。
应用的核心流程可以抽象为三个节点：
用户输入节点：生成检索请求或直接回复；
检索工具节点：执行向量数据库查询；
响应生成节点：基于检索结果生成最终答案。
这种设计保证了灵活性：
用户打招呼时，可以直接回复；
用户提问时，则会触发检索和推理。
要支持多轮对话，应用需要保存历史对话。文章中介绍了使用LangGraph 的持久化机制：
每一轮消息都会追加到状态中；
通过设置thread_id，不同会话线程能被独立保存；
用户可以随时继续之前的对话，机器人还能记住上下文。
输入：“你好” → 系统直接回复，不触发检索。
输入：“耐克，包括匡威在美国有多少个配送中心？” → 检索并回答。
输入：“在美国之外有哪些？” → 自动补全查询，并基于历史对话给出答案。
这让应用更像一个真正的对话助手，而不是“单问单答”的工具。
对话式 RAG 的关键点：
用消息序列管理对话状态；
借助工具调用让模型自动生成检索查询；
利用持久化机制，让应用拥有“记忆”。
通过这些改造，你的问答机器人就能更自然地理解上下文、灵活检索信息，并保持连贯对话。
✨ 未来我们还可以进一步探索：如何在对话中结合更复杂的多工具协作，甚至让智能体像人一样自由选择信息来源。
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