多轮检索是什么？
一场对话不是「一问一答」就结束，聊着聊着，话题会越挖越深。多轮检索（Multi-Turn Retrieval），就是让系统在一轮轮对话里反复去查资料，随着对话推进不断补充新的上下文，而不是只查一次就完事。为什么一次检索不够？
问题会层层递进先问「什么是 RAG」，再问「它和微调什么区别」——第二个问题需要的资料，第一次根本没查。
新信息会引出新问题
AI 答完后，用户的追问往往基于上一轮答案，需要额外补充新的资料。
它怎么工作？
结合对话历史每一轮检索，都要带上前面几轮的上下文，才知道用户现在到底在问什么。
动态补充
发现信息不够时，就再查一轮，把新检索到的片段塞进上下文，让回答更完整。
控制节奏
也不是每句都查，系统会判断什么时候该查、什么时候可以直接答。
它解决了什么问题？
多轮检索让 AI 在长对话里不再「健忘」或「断片」。它能追着话题走、及时补资料，让每一轮回答都踩在最新、最全的信息上，是聊天式 RAG 系统的关键能力。一句话记住：多轮检索就是「边聊边查」，对话推进到哪，资料就补到哪。
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