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星图管发现,路线管顺序,词典管查阅。每个词都挂着能直接拿去用的项目。

上下文窗口

Context Window3 个项目14 个相关词

在星图中看
小机器人举着窗框看一条长卷轴,框里的字清楚,框外的在淡出
说人话
模型没有记忆,你每问一次,整段对话都要从头重新读一遍,窗口就是这一次能读进去的量,输入和输出共用这个额度。超出之后最早的那部分会被悄悄丢掉,你看到的现象就是它突然忘了开头交代过的规矩。常听到的 128K,说的就是这个额度有多大。
打个比方
像一张固定大小的书桌,新摊开的资料多了,早先那几页就得被挤下桌,掉下去也没人通知你。
说行话
英文 Context Window。产品里超出会自动丢掉旧内容,自己调 API 则直接报错,常见字样是 context_length_exceeded。模型页写的 128K 这个额度,按现在主流模型的分词器约合十六万汉字。
潜台词
听到「上下文不够用了」,多半是塞了太多没用的历史对话。
别用它
不是越大越好。塞满会让模型抓不住重点,也更贵更慢。

拿这个能做什么3 个项目

  1. 01
    microsoft/LLMLingua

    提示压缩,把长上下文压掉大半还保住关键信息

    选它当塞不下,又不想引入整套检索链路

  2. 02
    openai/tiktoken

    官方分词器,本地算 token 数

    选它当发请求前要估长度和成本

  3. 03
    modelcontextprotocol/servers

    一批现成的数据源接口,按需把外部内容喂进来

    选它当想让模型读你的文件、数据库、浏览器

上下文不够用有三条路:压缩(把话说短)、检索(用时再取)、记忆(跨会话留存)。大部分人只知道第二条,于是什么都往 RAG 上怼。

动手试试做完就算会了

ollama show qwen2.5:1.5b 写着 context length 32768,对话开着时再跑 ollama ps,CONTEXT 那列多半只有 4096。显存不到 24GB 时 Ollama 默认就开这么大,敲 /set parameter num_ctx 32768 才用得满。

相关点进去继续查

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