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 TransformerSummarizergenerating - 注意力优化：调整模型配置中的
attention_window_size=1024and enableuse_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%。
This answer comes from the articleR1-Onevision: an open source visual language model supporting multimodal reasoningThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样避免R1-Onevision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