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引言 在RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕中，多轮对话上下文信息处理是一个根本难题，通过有效地管理对话历史，模型能够更好地理解、生成响应，从而提高对话质量，本文将深入探讨如何在RAG框架下处理多轮对话上下文信息，涵盖相关背景、技术方法、实际应用案例。
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