海外からのアクセス：www.kdjingpai.com

Ctrl + D このサイトをブックマークする

現在の場所図頭 " AIアンサー

如何克服大语言模型的上下文窗口限制对长对话的影响？

2025-08-27

37

問題の本質

当AI对话超过模型上下文限制（如Claude的100K tokens）时，传统方案需要手动摘要或丢失早期关键信息。

Dereference的智能截断技术

主要情報の抽出：通过NLP识别代码块、错误信息、约束条件等核心元素优先保留
动态权重机制：根据开发者标记（如⭐️）自动提升特定对话片段的保留优先级
压缩式回顾：对早期长内容生成结构化摘要（如”3种算法方案已测试”）而非直接丢弃

优化配置方法

在Settings → Context中开启”Smart Truncation”模式
对重要对话节点点击”Pin Context”按钮固定核心内容
设置各模型的token预算分配（建议保留20%给历史上下文）

技術的詳細

该工具采用Rust实现的LRU-K缓存算法，相比传统LRU策略，在高频开发场景下可将有效上下文留存率提升至78%。用户还可导出上下文快照供后续重用。

この答えは記事から得たものである。Dereference：并行运行多个AI模型的开发工具について

関連記事

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何克服大语言模型的上下文窗口限制对长对话的影响？

おすすめ

日本語