要让longcat ai在文档多轮查询中保持记忆，关键是通过滑动窗口控制上下文、绑定会话id与文档id隔离上下文、使用langchain的conversationbufferwindowmemory、持久化存储会话与消息。
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要让 LongCat AI 在文档多轮查询中保持记忆，关键不是“让模型自己记住”，而是通过系统级配置把上下文管理做对——既要保留相关历史，又不能无限制堆叠导致超 Token 或信息干扰。以下是可直接落地的配置要点：
用滑动窗口控制上下文长度
LongCat-Flash-Chat-FP8 支持 128K 上下文（max_position_embeddings = 131072），但实际使用中不能全塞进去。推荐做法是：
- 设置滑动窗口为最近 5～8 轮对话（含用户提问 + AI 回答）
- 每轮按模板格式
[Round N] USER:... /think_on ASSISTANT:...组装，确保轮次编号连续、/think_on标记完整 - 超出窗口的历史自动截断，避免 Token 溢出和语义稀释
对接 RAG 时绑定会话 ID，隔离文档上下文
多轮查同一份文档时，容易混淆不同会话的意图。正确做法：
- 每次文档上传或加载时生成唯一
doc_id，与用户会话session_id关联存储 - 查询时，只将该
session_id下、且属于同一doc_id的历史消息注入上下文 - 避免把查合同的记录混进查说明书的对话里
启用 LangChain 的 ConversationBufferWindowMemory
如果你用 LangChain 封装 LongCat 接口，直接选用带窗口的记忆模块：
- 初始化时指定
k=6（保留最近 6 条交互） - 配合
output_key="answer"和input_key="question"，确保提取准确 - 不要用
ConversationBufferMemory（全量保存），否则查 10 轮后 Token 很快见顶
存储层必须持久化会话与消息
光靠内存缓存撑不住多轮体验：
- 建两张 MySQL 表：
chat_session（存session_id,doc_id,created_at）和chat_message（存session_id,role,content,timestamp） - 每次请求前，从 DB 查出对应
session_id的最新 k 条记录，拼成上下文再发给模型 - 页面刷新、换设备后仍能续上，也便于后续分析高频问题或优化知识库
不复杂但容易忽略。
