对话状态维护双轨方案
针对Grok-2的对话连续性保持需求：
方案A：技术增强型
- modifications
tokenizer.tok.jsonincrease<|dialog|>等特殊标记 - adoptionvLLM的持续缓存技术，设置
--enable-continuous-batching - 每轮对话保留10-20%的显存用于K/V缓存
方案B：架构改进型
- 实现外部LangChain记忆模块，通过向量数据库存储历史对话
- 设计两阶段检索机制：先语义检索再时间排序
- 添加对话状态跟踪(DST)中间件处理核心ference
效果对比：技术方案A延迟更低（<100ms）但消耗显存，方案B支持更长历史（100+轮）但引入50-80ms额外延迟。实际部署建议根据场景需求采用混合策略。
This answer comes from the articleGrok-2: xAI's Open Source Hybrid Expert Large Language ModelThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样避免Grok-2在多轮对话中出现上下文丢失？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil