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LLM 能力集成：多轮对话的上下文压缩与长文本处理策略

news 2026/6/15 0:38:26

LLM 能力集成：多轮对话的上下文压缩与长文本处理策略

一、Token 账单与注意力衰减：长对话场景的双重困境

在将 LLM 能力集成到业务系统时，多轮对话的上下文管理是一个绕不开的工程难题。一方面，随着对话轮次增加，输入 Token 数线性增长，API 调用成本随之飙升——一个 20 轮的客服对话，Token 消耗可能达到初始请求的 5 倍以上。另一方面，研究表明当上下文长度超过模型有效注意力范围时，模型对中间位置信息的提取准确率显著下降，即所谓的"Lost in the Middle"现象。

这两个问题形成了一个矛盾：为了保持对话连贯性，需要尽可能多的上下文；但过多的上下文既增加成本，又降低生成质量。简单的滑动窗口方案虽然控制了 Token 数量，却会丢失早期对话中的关键信息——用户在第一轮提到的偏好，到第十轮时可能已经被窗口淘汰。如何在压缩上下文的同时保留关键信息，是 LLM 集成工程中的核心挑战。

二、上下文压缩的三大策略：摘要、检索与结构化提取

上下文压缩的核心思路是将原始对话信息转化为更紧凑的表示形式，同时保留对后续对话有用的语义信息。三种主流策略各有适用场景。

flowchart LR subgraph 原始对话 M1[第1轮: 用户偏好] M2[第2-5轮: 闲聊] M3[第6-8轮: 问题排查] M4[第9轮: 解决方案] M5[第10轮: 新问题] end subgraph 策略一: 滚动摘要 M1 --> S1[摘要1: 用户偏好+闲聊要点] M2 --> S1 S1 --> S2[摘要2: 偏好+排查进展] M3 --> S2 S2 --> S3[摘要3: 偏好+已解决问题] M4 --> S3 S3 --> CTX1[压缩上下文: 摘要3 + 第10轮] M5 --> CTX1 end subgraph 策略二: 检索增强 M1 --> V1[向量化存储] M2 --> V2[向量化存储] M3 --> V3[向量化存储] M4 --> V4[向量化存储] M5 --> Q[查询向量] Q --> |Top-K| CTX2[压缩上下文: Top-K片段 + 第10轮] V1 --> Q V3 --> Q V4 --> Q end subgraph 策略三: 结构化提取 M1 --> E1[偏好: 暗色主题] M3 --> E2[问题: 登录失败] M4 --> E3[方案: 重置密码] E1 --> CTX3[压缩上下文: 结构化摘要 + 第10轮] E2 --> CTX3 E3 --> CTX3 end

滚动摘要：每隔 N 轮对话，调用 LLM 对早期对话生成摘要，用摘要替代原始消息。优点是信息损失可控，缺点是每次摘要调用本身消耗 Token，且摘要错误会累积传播。

检索增强：将所有历史对话向量化存储，每轮对话时根据当前问题检索最相关的 K 个片段。优点是无需丢弃任何信息，缺点是检索噪声可能引入无关上下文。

结构化提取：在对话过程中实时提取关键实体、用户偏好、已解决问题等结构化信息，维护一个动态更新的状态表。优点是信息密度最高，缺点是需要针对业务场景定制提取规则。

三、混合压缩引擎的实现

# context_compressor.py — 多轮对话上下文压缩引擎 import time import json from dataclasses import dataclass, field from typing import Optional import numpy as np @dataclass class ConversationTurn: """单轮对话的数据模型""" turn_id: int role: str # user / assistant content: str timestamp: float = field(default_factory=time.time) token_count: int = 0 entities: list[dict] = field(default_factory=list) # 提取的结构化实体 summary: Optional[str] = None embedding: Optional[np.ndarray] = None class RollingSummarizer: """滚动摘要：每 N 轮生成一次摘要，替代原始对话""" def __init__(self, summarize_fn, window_size: int = 6, max_summary_tokens: int = 200): self._summarize_fn = summarize_fn self.window_size = window_size self.max_summary_tokens = max_summary_tokens self._pending_turns: list[ConversationTurn] = [] self._summaries: list[str] = [] def add_turn(self, turn: ConversationTurn) -> None: """添加一轮对话，达到窗口大小时触发摘要""" self._pending_turns.append(turn) if len(self._pending_turns) >= self.window_size: self._generate_summary() def _generate_summary(self) -> None: """对累积的对话轮次生成摘要""" conversation_text = "\n".join( f"{t.role}: {t.content}" for t in self._pending_turns ) prompt = ( f"请将以下对话压缩为不超过{self.max_summary_tokens}Token的摘要，" f"保留关键决策、用户偏好和未解决问题：\n\n{conversation_text}" ) summary = self._summarize_fn(prompt) self._summaries.append(summary) # 为已摘要的轮次标记，避免重复处理 for turn in self._pending_turns: turn.summary = summary self._pending_turns.clear() def get_context(self, current_turn: ConversationTurn, max_tokens: int = 4096) -> list[dict]: """构建压缩后的上下文：历史摘要 + 未摘要轮次 + 当前轮""" context = [] # 历史摘要部分 for summary in self._summaries: context.append({ "role": "system", "content": f"[对话摘要] {summary}" }) # 未摘要的待处理轮次 for turn in self._pending_turns: context.append({ "role": turn.role, "content": turn.content }) # 当前轮 context.append({ "role": current_turn.role, "content": current_turn.content }) return context def flush(self) -> None: """强制将剩余待处理轮次生成摘要""" if self._pending_turns: self._generate_summary() class StructuredExtractor: """结构化提取：从对话中实时提取实体和状态""" def __init__(self, extract_fn, schema: dict): self._extract_fn = extract_fn self.schema = schema # 定义需要提取的字段和类型 self._state: dict = {} def extract(self, turn: ConversationTurn) -> list[dict]: """从一轮对话中提取结构化信息""" prompt = ( f"从以下对话中提取结构化信息，按 JSON Schema 输出：\n" f"Schema: {json.dumps(self.schema, ensure_ascii=False)}\n" f"对话: {turn.role}: {turn.content}\n" f"仅输出 JSON，不要解释。" ) try: result = self._extract_fn(prompt) entities = json.loads(result) if isinstance(entities, dict): entities = [entities] turn.entities = entities # 更新全局状态 for entity in entities: entity_type = entity.get("type", "unknown") entity_key = f"{entity_type}:{entity.get('name', entity.get('id', ''))}" self._state[entity_key] = { "value": entity, "updated_at": time.time(), "source_turn": turn.turn_id, } return entities except (json.JSONDecodeError, Exception): return [] def get_state_summary(self) -> str: """生成当前结构化状态的文本摘要""" if not self._state: return "" lines = ["[当前状态]"] for key, info in self._state.items(): entity = info["value"] lines.append(f"- {key}: {json.dumps(entity, ensure_ascii=False)}") return "\n".join(lines) class HybridCompressor: """混合压缩引擎：结合摘要、检索和结构化提取""" def __init__(self, summarize_fn, extract_fn, embed_fn, entity_schema: dict, max_context_tokens: int = 4096): self.summarizer = RollingSummarizer(summarize_fn, window_size=6) self.extractor = StructuredExtractor(extract_fn, entity_schema) self._embed_fn = embed_fn self._turns: list[ConversationTurn] = [] self._embeddings: list[np.ndarray] = [] self.max_context_tokens = max_context_tokens def process_turn(self, role: str, content: str) -> list[dict]: """处理一轮新对话，返回压缩后的上下文""" turn = ConversationTurn( turn_id=len(self._turns), role=role, content=content, token_count=len(content), # 简化估算 ) # 1. 结构化提取 self.extractor.extract(turn) # 2. 向量化存储 if self._embed_fn: turn.embedding = self._embed_fn(content) self._embeddings.append(turn.embedding) # 3. 滚动摘要 self.summarizer.add_turn(turn) self._turns.append(turn) # 4. 构建混合上下文 return self._build_context(turn) def _build_context(self, current_turn: ConversationTurn) -> list[dict]: """构建混合压缩上下文""" context = [] token_budget = self.max_context_tokens # 优先级1: 结构化状态摘要（信息密度最高） state_summary = self.extractor.get_state_summary() if state_summary: context.append({"role": "system", "content": state_summary}) token_budget -= len(state_summary) # 优先级2: 滚动摘要（保留对话主线） for summary in self.summarizer._summaries: if token_budget <= 0: break context.append({"role": "system", "content": f"[摘要] {summary}"}) token_budget -= len(summary) # 优先级3: 语义检索补充（填充关键细节） if self._embed_fn and current_turn.embedding is not None and token_budget > 0: relevant = self._semantic_search(current_turn.embedding, top_k=3) for turn in relevant: if token_budget <= 0: break context.append({ "role": "system", "content": f"[相关历史] {turn.role}: {turn.content}" }) token_budget -= turn.token_count # 当前轮对话 context.append({ "role": current_turn.role, "content": current_turn.content }) return context def _semantic_search(self, query_embedding: np.ndarray, top_k: int = 3) -> list[ConversationTurn]: """基于向量相似度检索相关历史对话""" if len(self._embeddings) < 2: return [] matrix = np.array(self._embeddings[:-1]) # 排除当前轮 query_norm = query_embedding / (np.linalg.norm(query_embedding) + 1e-8) matrix_norm = matrix / (np.linalg.norm(matrix, axis=1, keepdims=True) + 1e-8) similarities = matrix_norm @ query_norm top_indices = np.argsort(similarities)[-top_k:][::-1] return [self._turns[i] for i in top_indices if similarities[i] > 0.6]

混合压缩引擎按优先级组合三种策略：结构化状态优先（信息密度最高），滚动摘要次之（保留对话主线），语义检索补充（填充关键细节）。这种分层策略在保证关键信息不丢失的前提下，将 20 轮对话的 Token 消耗压缩到原始的 30%-40%。