如何克服AI代理在长上下文场景中的性能瓶颈？

2025-08-30

1.5 K

长上下文优化解决方案

针对文档分析、代码审查等需要处理超长上下文的场景，采用以下方法：

模型优选法 – 在Leaderboard中点击”Evaluation Details”，专项查看各模型在xLAM数据集的表现（该数据集专测长上下文能力），当前Gemini-1.5-Pro在此项得分领先（0.91）
ハイブリッド・アーキテクチャ設計 – 对超长文本实施分段处理：前半部分用低成本模型（如Mistral-medium）生成摘要，关键段落切换至高精度模型
技巧补充 – 从下载的测试数据集中提取长上下文处理范例（如航空领域的多文档关联分析案例），作为prompt优化参考

注目してほしい：避免仅依赖TSQ总分，要检查模型在具体子项（如”multi-document reasoning”）的得分表现。