Claude上下文窗口优化实战：解决AI长文本’失忆’问题

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Transformer 架构通过 self-attention 机制处理输入序列，但其计算复杂度与序列长度呈平方关系。这导致实际应用中必须设置上下文窗口限制（如 Claude 的 8k/100k tokens）。当文本超过此限制时：

早期输入会被直接丢弃，模型失去对这些信息的访问能力
Positional encoding 在长序列中可能失效，导致位置信息混乱
典型失忆场景包括：
长篇文档问答时遗漏开头的重要定义
多轮对话中忘记初始设定的角色背景
代码分析时丢失文件头部的重要 import 声明

优点：实现简单，不依赖额外组件
缺点：可能破坏跨块的语义连贯性
适用场景：文档摘要、批量文本分类

优点：保留核心信息，减少 token 浪费
缺点：需要预训练 NER 模型
适用场景：合同分析、医学文献处理

优点：支持长期记忆保持
缺点：引入额外系统复杂度
适用场景：多轮对话系统、知识库问答

import tiktoken
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

def calculate_tokens(text: str, model: str = "claude-2") -> int:
    """使用 tiktoken 精确计算 token 数量"""
    enc = tiktoken.encoding_for_model(model)
    return len(enc.encode(text))

class SemanticChunker:
    def __init__(self, max_tokens: int = 8000, overlap: int = 200):
        self.splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
            chunk_size=max_tokens,
            chunk_overlap=overlap,
            length_function=calculate_tokens
        )

    def chunk_text(self, text: str) -> list[str]:
        try:
            if not text.strip():
                raise ValueError("输入文本为空")

            chunks = self.splitter.split_text(text)
            if any(calculate_tokens(c) > self.splitter._chunk_size for c in chunks):
                raise RuntimeError("分块大小校验失败")

            return chunks
        except Exception as e:
            print(f"分块失败: {str(e)}")
            return [text]  # 降级处理