在多步骤系统中决定检索轮数需要平衡准确性、效率和实际约束。最佳深度通常取决于评估每一步提供的额外价值与延迟或计算资源成本的对比。例如，搜索系统可能从一个广泛的查询开始，根据初始结果对其进行优化，并在后续轮次不再产生重要新信息时停止。一种常见的方法是基于测试设置一个固定的限制（例如，3-5步），因为大多数查询在几次迭代后效用会达到稳定。也可以使用动态停止标准，例如置信度阈值或最小增量收益。例如，如果检索步骤添加的新相关数据少于 5%，则系统可能会停止以避免浪费时间。
当额外的轮次未能有意义地改善结果时，就会发生收益递减。这可以通过跟踪诸如精度（相关结果的百分比）、召回率（相关数据的覆盖率）和冗余（重复或不相关的信息）之类的指标来衡量。例如，在文档检索系统中，第一轮可能获取 50% 的相关文档，第二轮 30%，第三轮 10%。经过三个步骤后，系统花费了 20% 的额外时间，但只获得了 10% 的收益——效率明显下降。同样，在聊天机器人回答技术问题时，如果第四轮上下文检索仅澄清了细微的细节（例如，影响 1% 用户的边缘情况），则对于大多数用户而言，延迟成本超过了收益。
为了衡量这一点，开发人员可以使用 A/B 测试或迭代评估。例如，运行实验比较不同步限制下的答案质量和响应时间。如果添加第四步可以提高 2% 的准确率，但将延迟增加 200 毫秒，则这种权衡可能不合理。诸如精度-召回率曲线或用户反馈调查之类的工具可以量化收益何时递减。在代码搜索系统中，记录每步的唯一结果数并计算边际收益（例如，每轮新增的代码片段）可以揭示“最佳点”。例如，如果步骤 1-3 分别产生 8、4 和 1 个新的有用代码片段，则上限为三个步骤可以平衡完整性和速度。
