1. 分块处理：将长文本分块，分别处理后合并结果
2. 增量处理：只处理新增内容，复用之前的计算结果
3. 并行处理：对独立的文本块进行并行处理
4. 缓存机制：缓存常用的计算结果

多轮会话管理：

1. 状态追踪：维护对话状态和用户意图
2. 上下文压缩：定期压缩历史对话内容
3. 关键信息提取：识别和保留关键信息
4. 个性化记忆：为每个用户维护独立的记忆空间

如何突破大模型 token长度限制

突破大模型token长度限制有几种主要方法，我来为您详细介绍：

1. 使用支持长上下文的模型

当前支持长上下文的模型：

• Claude 3.5 Sonnet: 支持200K tokens

• Claude 3.5 Haiku: 支持200K tokens

• GPT-4 Turbo: 支持128K tokens

• Gemini 1.5 Pro: 支持1M tokens

• DeepSeek: 支持32K-128K tokens

• Qwen2.5: 支持32K-128K tokens

2. 文本压缩和摘要技术

方法1：分层摘要

def create_hierarchical_summary(text, max_length=4000):
    """创建分层摘要"""
    # 第一层：段落摘要
    paragraphs = text.split('\n\n')
    paragraph_summaries = []
    
    for para in paragraphs:
        if len(para) > 500:
            # 对长段落进行摘要
            summary = summarize_text(para, max_length=200)
            paragraph_summaries.append(summary)
        else:
            paragraph_summaries.append(para)
    
    # 第二层：整体摘要
    full_text = '\n\n'.join(paragraph_summaries)
    if len(full_text) > max_length:
        return summarize_text(full_text, max_length=max_length)
    
    return full_text

方法2：关键信息提取

def extract_key_information(text):
    """提取关键信息"""
    key_patterns = [
        r'重要.*?[。！？]',
        r'关键.*?[。！？]', 
        r'总结.*?[。！？]',
        r'结论.*?[。！？]'
    ]
    
    key_info = []
    for pattern in key_patterns:
        matches = re.findall(pattern, text)
        key_info.extend(matches)
    
    return '\n'.join(key_info)

3. 滑动窗口技术

class SlidingWindowProcessor:
    def __init__(self, window_size=4000, overlap=500):
        self.window_size = window_size
        self.overlap = overlap
    
    def process_long_text(self, text, process_func):
        """使用滑动窗口处理长文本"""
        results = []
        start = 0
        
        while start < len(text):
            end = start + self.window_size
            window_text = text[start:end]
            
            # 处理当前窗口
            result = process_func(window_text)
            results.append(result)
            
            # 移动到下一个窗口（考虑重叠）
            start = end - self.overlap
            
            if start >= len(text):
                break
        
        return self.merge_results(results)
    
    def merge_results(self, results):
        """合并多个窗口的结果"""
        # 实现结果合并逻辑
        return '\n'.join(results)

4. 向量数据库检索

import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer

class VectorRetrieval:
    def __init__(self):
        self.embedder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
        self.client = chromadb.Client()
        self.collection = self.client.create_collection("documents")
    
    def add_documents(self, documents):
        """添加文档到向量数据库"""
        embeddings = self.embedder.encode(documents)
        
        for i, (doc, emb) in enumerate(zip(documents, embeddings)):
            self.collection.add(
                embeddings=[emb.tolist()],
                documents=[doc],
                ids=[f"doc_{i}"]
            )
    
    def retrieve_relevant(self, query, top_k=5):
        """检索相关文档片段"""
        query_embedding = self.embedder.encode([query])
        
        results = self.collection.query(
            query_embeddings=query_embedding.tolist(),
            n_results=top_k
        )
        
        return results['documents'][0]

5. 递归处理策略

def recursive_text_processing(text, max_length=4000, depth=0, max_depth=3):
    """递归处理长文本"""
    if len(text) <= max_length or depth >= max_depth:
        return text
    
    # 分割文本
    chunks = split_text_into_chunks(text, max_length)
    
    # 递归处理每个块
    processed_chunks = []
    for chunk in chunks:
        processed_chunk = recursive_text_processing(
            chunk, max_length, depth + 1, max_depth
        )
        processed_chunks.append(processed_chunk)
    
    # 合并结果
    return merge_processed_chunks(processed_chunks)