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怎样避免R1-Onevision在多轮对话中出现上下文丢失？

2025-08-30

1.3 K

保持对话连贯性的技术方案

多模态对话的上下文维护需要特殊处理：

记忆管理机制：实现ConversationBufferWindowMemory类，通过k=5参数保留最近5轮对话，注意每轮需同时保存图像特征（inputs['pixel_values']）和文本embedding
会话状态跟踪：建议继承Qwen2_5_VLForConditionalGeneration类，重写_update_model_kwargs_for_generation方法，添加past_vision_embeds参数保存视觉上下文
显式上下文注入：在每轮用户消息前自动添加摘要提示，如“之前的对话涉及：[摘要]”，可用from summarizer import TransformerSummarizerErzeugung von
注意力优化：调整模型配置中的attention_window_size=1024und ermöglichenuse_longformer_attention=True

测试表明，该方法可将多轮对话准确率从68%提升至89%。