在长文档处理场景中如何充分发挥dots.llm1.base的32K上下文优势？

2025-08-20

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超长上下文应用方法论

针对科研论文、法律文书等长文本处理，需特殊策略：

1. 文档分块策略
按语义而非固定长度切分：
from langchain.text_splitter import SemanticChunker splitter = SemanticChunker()
2. 层次化注意力机制
构建三级索引体系：
1) 章节标题
2) 核心段落
3) 细节描述
通过特殊标记如[章节1]强化定位
3. 记忆压缩技术
每处理5K token自动生成摘要：
prompt = "压缩以下内容为200字摘要：" + text
4. 混合检索方案
结合向量数据库实现二次检索：
retriever.get_relevant_documents(query)[:3]

建议配合使用FlashAttention-2组件，将32K上下文的处理速度提升40%。