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 TransformerSummarizer生成 - 注意力优化：调整模型配置中的
attention_window_size=1024并启用use_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%。
本答案来源于文章《R1-Onevision：支持多模态推理的开源视觉语言模型》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样避免R1-Onevision在多轮对话中出现上下文丢失？
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