大型语言模型上下文失效的六种应对策略
2025-08-24
大型语言模型(LLM)的上下文窗口越来越大，但过长的上下文反而可能导致模型性能下降。本文介绍了六种应对策略：检索增强生成(RAG)用于选择性添加相关信息；工具配置(Tool Loadout)选择最相关的工具；上下文隔离(Context Quarantine)将上下文隔离到独立线程；上下文剪枝(Context Pruning)移除不相关信息；上下文摘要(Context Summarization)将上下文浓缩成摘要；上下文卸载(Context Offloading)将信息存储在LLM上下文之外。研究表明，这些方法能显著提高模型的准确性和效率，尤其是在处理大量工具或复杂任务时。
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