管理 LLM 中的对话上下文需要仔细的策略，以避免超出 token 限制。简单的截断最旧消息的方法很粗暴，可能会丢失关键信息。更高级的技术包括滑动窗口、使用更便宜的模型总结对话的旧部分，或固定系统提示和关键事实等重要消息。一种健壮的方法结合了这些技术，确保对话历史适合模型的上下文窗口，同时保留连贯响应所需的必要细节。 AI
影响 有效的上下文管理对于构建连贯且长期的对话式 AI 应用至关重要。
排序理由 该条目讨论了管理 LLM 上下文窗口的技术，这是 AI 开发中常见的技术挑战。
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<p>A context window is a hard token budget, and a conversation only ever grows. Left alone, every chat eventually crosses the limit and the request is rejected or silently truncated. Context management is the fix: before each request you token-budget the history and decide which …