保障对话连贯性的工程实践方案
CogVLM2虽然支持多轮对话，但在长对话中可能出现上下文衰减，可通过以下方法解决：
- 对话状态管理：使用Conversation对象的save()/load()方法持久化对话记录
- 关键信息提取：每5轮对话后执行摘要生成（需调用get_summary()方法）
- 外部记忆辅助：结合向量数据库存储历史对话embedding
标准实现代码：
from cogvlm2 import CogVLM2
model = CogVLM2.load(‘dialog_model’)
conv = model.start_conversation()
# 带状态保存的对话流程
for i in range(10):
user_input = input(‘You: ‘)
if i % 3 == 0: # 每3轮保存状态
conv.save(‘conv_state.pkl’)
response = conv.ask(user_input)
print(‘AI:’, response)
高级技巧：对于专业领域对话，可在初始化时传入知识库文件（PDF/TXT），提升上下文相关性。当检测到话题切换时，主动调用reset_topic()清除无关上下文。
本答案来源于文章《CogVLM2：开源多模态模型，支持视频理解与多轮对话》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样解决CogVLM2多轮对话中的上下文丢失问题？
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