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
- modificações
tokenizer.tok.jsonaumentar<|dialog|>等特殊标记 - adoçãovLLM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。
Essa resposta foi extraída do artigoGrok-2: Modelo de linguagem grande de especialista híbrido de código aberto da xAIO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样避免Grok-2在多轮对话中出现上下文丢失？
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