13｜摘要/压缩之后，你怎么把细节找回来？
邓明
你好，我是大明。
上一讲我们其实已经讨论到了摘要 / 压缩的问题了，这一讲我们继续深入讨论。为了方便讨论，我后面会统一使用摘要这个词，你也可以将它替换为压缩，没什么区别。
你可以把摘要和细节召回看作一对双生子。也就是说，在面试中一旦你提及了摘要，面试官一定会问这几个问题：
你的摘要怎么生成的？什么时候生成？
摘要丢失了细节怎么办？
怎么召回细节？
怎么评估你召回细节的效果？
因此你在准备 Agent 面试的时候一定要回答你的 Agent 是怎么提取摘要的，以及怎么召回细节。今天我就准备了两个面试中很好用的方案，你可以在面试中酌情使用。
前置知识
摘要
从理论上来说，任何数据都可以有原文 - 摘要 - 索引之类的机制。但是在实践上，不会真的给所有数据都做摘要，毕竟摘要生成、细节召回都是有成本的。所以这里我列出一些我经常用的摘要，主要针对的是在多轮对话中使用的摘要。一次性的 workflow，或者非多轮对话 Agent，也可以参考。
对话整体摘要
针对整个多轮对话的内容生成一个摘要，一般会把它持久化地存储下来，并且也会在 Redis 中进一步缓存。对话整体摘要主要是总结对话的内容，那么在不同的领域里面，就有不同的总结方式。常见的应该总结的内容包括：
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