使用FastGPT问题优化节点提升RAG连续对话检索效果

功能与应用背景

在RAG流程的知识库搜索环节，仅使用当前用户问题进行检索时，连续对话场景下的指代类问题无法匹配到有效内容。例如用户先询问"QA结构是什么"，后续提问"第二点是什么"，单独检索"第二点是什么"无法找到匹配结果，实际需要检索的是"QA结构的第二点是什么"。问题优化节点的作用是调用AI补全用户当前问题中的指代内容，优化检索词，提升连续对话的知识库搜索效果。该节点支持重复添加，具备外部输入与触发执行的特性，可灵活接入工作流的对话环节。

配置步骤

在FastGPT工作流编辑器的节点面板中，找到并添加问题优化节点；
将上游输出的用户原始问题作为外部输入接入该节点，确保节点能获取到需要优化的对话内容；
配置节点的触发执行规则，例如设置为对话流转至该节点时自动触发执行；
将节点输出的优化后问题，接入下游的知识库搜索节点，完成后续的检索流程。

使用边界与易错点

该节点仅针对连续对话中的指代类问题进行优化，无法处理语义改写、格式调整等其他类型的问题优化需求。同时需要注意，模型对于补全的概念可能理解不清晰，在长上下文场景下，可能出现补全不准确的情况。此外，请勿在单轮对话场景中使用该节点，单轮问题本身无需上下文指代补全，使用该节点会增加不必要的AI调用开销，且无法带来实际效果提升。