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我把一大段资料和指令拼进 prompt 喂给大模型,内容少时一切正常,内容一多模型就开始不按我的要求做、像没看见我的指令一样,排查半天才发现 prompt 超了 token 上限、被默默截断、我放在末尾的关键指令根本没送进去的深度复盘
我做了个基于大模型的功能:把一段资料和处理指令拼成 prompt 喂给模型,习惯把指令放在末尾觉得模型最后看到印象最深。资料少时模型乖乖照做,可资料一多模型就不听话——我要 JSON 它输出大段自然语言,我要只总结要点它长篇发挥,像压根没看见指令。我以为是模型能力不行、指令不清楚,改措辞都没用。直到把拼好 prompt 的 token 数和模型上下文窗口上限一对比才恍然:资料一多 prompt 超…- 0
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一个把每一步的工具结果都原样堆进上下文的 AI Agent,跑到几十步后要么报 token 超限、要么忘了最初的任务:一次 Agent 上下文管理的深度复盘
Agent 处理简单任务很好,一遇到要几十步的复杂任务就出两种诡异故障:要么跑到一半报 context length exceeded,要么跑着跑着就跑偏、忘了最初的任务目标。根因是每步都把工具返回的完整结果原样追加进上下文、把越来越长的全部历史再喂给模型——工具结果动辄上万字,几十步累积撑爆上下文窗口;即使没爆,最初的目标也被淹没在海量细节里(lost in the middle)导致失忆跑偏。…- 9
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我做的聊天机器人聊久了就开始报错、还越聊越贵,我把整段对话历史每轮都塞进 prompt,对着上下文窗口超限和 token 爆炸排查了大半天的复盘
我接手的第一个 LLM 应用是个多轮对话客服机器人,demo 没问题,上线后却出两个怪事:用户聊久了机器人突然报错回不出话,账单 token 费用还高得离谱。打印实际发给模型的 prompt 才恍然大悟——我为了让它"记住上下文",每一轮都把从头到尾的完整对话历史一股脑塞进 prompt。根因是误解了 LLM 两个根本特性:它是无状态的(记忆全靠客户端每次把历史发过去模拟),且…- 0
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我把一篇超长文档整个塞给大模型让它总结,结果它的回答只覆盖了前半部分、后半段像没看见一样,我对着这个被静默截断的输入排查了大半天的复盘
我做文档总结,把整个文档塞进 prompt 让大模型总结,短文档效果好极了,长文档却只总结了前半部分、后半段像完全没看见、针对后半提问就答非所问甚至编造。深挖才懂:文档的 token 数超过了模型的上下文窗口上限,超出部分被静默截断(常截掉后面),模型根本没看到后半部分却照样自信作答,极具欺骗性。上下文窗口是模型一次能看到的最大 token 数(输入+输出),是硬上限——不是给多少看多少,超过的物…- 0
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我的 Agent 跑着跑着就开始胡言乱语、还动不动报上下文超限,最后发现是每一步的工具结果都被原样塞进了上下文、把窗口活活撑爆的深度复盘
我做了个多步 Agent,每步都把工具返回结果追加进上下文再喂给模型,自以为"信息越全决策越好"。可步骤一多它就出问题:跑十几步后开始胡言乱语、忘了最初目标,还动不动报"上下文超出最大长度"直接崩,token 账单也高得离谱。打印完整上下文才惊觉它臃肿不堪——塞满了前面每步原始的工具结果(大坨 JSON、整页文档),滚雪球般撑爆了窗口。深究才懂上下文是 Ag…- 2
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聊得越久,我的客服 Agent 越"健忘":用户开头说的过敏信息聊到后面被它忘得一干二净,我才搞懂上下文窗口与上下文工程的残酷
我的客服 Agent 短对话表现惊艳,可聊久了就"犯糊涂":一个用户开头明说"我对花生过敏",聊了二十多轮后,它居然热情推荐了一款花生酥。根因不是它记性差,而是上下文窗口有限——大模型无状态、靠每次重发历史"记忆",对话太长时早期信息要么被从头截断、它根本看不到,要么淹没在中间被忽略(lost in the middle)。这篇从上下文窗…- 0
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LLM 多轮对话上下文管理完全指南:从一次"聊到十几轮突然崩"看懂为什么模型没有记忆
2024 年我做一个 AI 对话助手用户能和大模型一轮一轮地连续对话像聊天一样模型要记得前面聊过什么第一版我做得很顺手我维护一个 messages 列表用户每说一句就 append 进去模型每答一句也 append 进去每一轮调用模型时就把这个列表里的全部历史原样发过去本地我聊了五六轮测了测模型确实记得前面的内容答得很连贯我心里很笃定多轮对话嘛无非就是把之前所有的对话历史每轮都带上模型看到完整历史…- 7
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LLM 上下文窗口管理完全指南:从一次"对话变长后机器人开始胡说八道"看懂 token 预算与多轮记忆
2024 年我做一个客服对话机器人用户和机器人多轮对话怎么让模型记得前面聊过的事这件事我没多想就有了方案把历史对话也一起发过去第一版我做得很顺手每来一条新消息就把之前的所有对话历史连同新消息一起拼成一个长长的 prompt 发给模型本地测试聊上五六轮前言后语接得严丝合缝我心里很笃定我把全部历史都给它了它当然什么都记得可等这个机器人真正上线面对会聊得很长的真实用户一串问题冒了出来第一种最先把我打懵对…- 0
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大模型上下文管理完全指南:从一次"对话越聊越久、AI 突然忘了开头还报 token 超限"看懂上下文窗口
2024 年我做一个多轮对话的 AI 助手。逻辑很简单我维护一个 history 列表用户每说一句 AI 每答一句我都 append 进去下一轮请求就把整个 history 原样发给模型。第一版我做得很直接history 只增不减反正历史给得越全模型记得越清楚。本地一测很好连聊七八轮上下文衔接得很自然。可上线之后问题一个接一个第一类有用户聊得久了某一轮请求突然报错 context_length_e…- 4
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大模型上下文窗口完全指南:从一次"对话聊久了突然报 token 超限"看懂上下文管理
2024 年我做一个客服对话机器人。需求很常见:用户和机器人多轮对话,机器人要记得前面聊过的东西。第一版我做得很直接:维护一个 messages 列表,用户每说一句就 append 进去,每次调用模型把整个列表原封不动发过去,模型回的内容也 append 回列表。本地测试聊三五轮完美,机器人清清楚楚记得前文。可一上线问题就来了:有的用户和机器人聊得很深一来一回几十上百轮,某一轮请求突然报错 400…- 2
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LLM 上下文管理完全指南:从一次"聊到一半 AI 突然失忆又报错"看懂 token 与对话历史
2024 年我做一个基于大模型的多轮客服机器人,第一版很简单:维护一个 messages 列表,用户和模型每说一句就 append 进去,整个列表发给模型。短对话表现完美,可一旦聊久,问题接连冒出:同一个问题对话开头两秒答完、几十轮后要等十几秒;单次请求 token 消耗一路飙升;聊到很长时 AI 开始失忆,前面交代过的信息又来问一遍;最后某轮直接抛出 context_length_exceede…- 2
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大模型上下文窗口完全指南:从一次"AI 聊着聊着就失忆"看懂 token 与上下文管理
2024 年我做一个多轮对话客服 AI,短对话一切正常,可只要用户聊久一点——来回二三十轮——AI 就开始"失忆":用户第一句报过订单号,聊到后面又来问"请问您的订单号是多少";更糟时直接 API 报错 context_length_exceeded 整个对话崩掉。我以为是模型记性差,换了上下文窗口更大的模型,清净几天又犯。盯日志才反应过来:我每轮请求都是把…- 0
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大模型上下文窗口完全指南:为什么 AI 对话越聊越贵、越聊越笨
2024 年我做一个内部 AI 对话助手,刚上线时又快又准,用着用着用户开始抱怨:同一个会话越聊越慢、回答越来越笨、账单还越滚越高。我一度以为是模型质量不稳定想换模型,直到把每次请求真正发出去的 messages 数组打印出来才看明白——问题根本不在模型,而在我每次请求都把整段对话历史原封不动塞回去。模型是无状态的,它不记得上一句话,所谓"多轮对话"全靠你每次把历史重新递交一遍…- 0
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