上下文窗口管理

上下文窗口是模型单次能处理的最大 Token 数量。有效管理上下文窗口意味着在有限空间内最大化信息密度，合理安排指令、示例和输入内容的优先级，避免关键信息被截断或稀释。

高级 架构设计

适用场景

处理长文档或大量数据时；多轮对话历史管理；需要在有限窗口内放入多种信息时；构建 RAG 系统时。

## 上下文管理策略示例

### 优先级排列（从高到低）：
1. System Prompt（核心指令）- 放在最前
2. 当前用户输入 - 紧跟其后
3. 最相关的历史对话 - 最近 3 轮
4. 检索到的参考文档 - 摘要形式
5. Few-shot 示例 - 如果空间允许

### 压缩策略：
- 历史对话：保留关键信息，删除寒暄
- 文档：使用摘要而非全文
- 示例：选择最相关的 2-3 个

[模型根据优先级策略组织上下文，确保关键信息不被截断]

最佳实践

• 关键指令放在上下文的开头和结尾（首因效应和近因效应）
• 使用摘要压缩历史对话
• 动态调整 Few-shot 示例数量
• 监控 Token 使用量，预留输出空间

常见坑

• 中间位置的信息最容易被模型忽略（Lost in the Middle）
• 过度压缩可能丢失关键上下文
• 不同模型的有效上下文长度可能小于标称值