Claude上下文压缩实战：模型选择与性能优化指南

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对话系统中上下文压缩能显著降低 token 使用成本，减少 API 调用费用；有效缩短大模型响应延迟，提升用户体验；同时突破上下文窗口限制，实现长文本信息的有效传递。本文将深入探讨 Claude 模型中的上下文压缩技术实现。

GPT-3.5/4：支持 4096/8192 tokens 上下文窗口，12288 维度 Embedding 向量（高维语义表示能力强但计算开销大）
Claude Instant：4000 tokens 窗口，768 维 Embedding（轻量级但长文本处理较弱）
Claude 2：100k tokens 超大窗口，1024 维 Embedding（平衡处理能力与效率）

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
import logging

# 初始化模型（首次使用需下载约 900MB 参数）t5_model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small')
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small')

def summarize_text(text, temperature=0.7):
    try:
        # 此处 batch_size 影响内存峰值
        inputs = tokenizer(
            "summarize:" + text,
            return_tensors="pt",
            max_length=512,
            truncation=True
        )
        # temperature 控制生成随机性（0.3-1.0 效果最佳）outputs = t5_model.generate(
            inputs.input_ids,
            temperature=temperature,
            max_length=150
        )
        return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    except Exception as e:
        logging.error(f"Summarization failed: {str(e)}")
        return text[:500]  # Fallback 截断

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 加载预训练模型（约 420MB）sbert = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

def semantic_compress(texts, target_dim=128):
    """
    :param texts: 原始文本列表
    :param target_dim: PCA 降维目标维度（建议 128-256）:return: 压缩后的 Embedding 矩阵
    """
    try:
        # 生成 384 维原始 Embedding
        embeddings = sbert.encode(texts, batch_size=8)

        # PCA 降维保持 95% 方差
        pca = PCA(n_components=target_dim)
        compressed = pca.fit_transform(embeddings)
        return compressed
    except Exception as e:
        logging.error(f"Semantic compression error: {str(e)}")
        return None