Claude Code模型上下文压缩实战：从原理到工程优化

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在实际 AI 工程应用中，处理长上下文的需求无处不在。以下是两个典型场景：

代码补全：当开发者在大型代码库（如数万行的项目）中工作时，模型需要理解整个代码结构才能给出准确的补全建议。传统的截断方法会丢失关键上下文，导致补全质量下降。
文档分析：处理法律合同或技术文档时，需要同时分析多个章节间的关联。例如一份 50 页的合同，关键条款可能分散在不同部分，简单的截断会破坏文档的逻辑完整性。

方法	优点	缺点	适用场景
截断(Truncation)	实现简单	丢失尾部信息	短文本处理
滑动窗口(Sliding Window)	保留局部完整性	无法捕捉全局关联	流式数据处理
智能压缩(Compression)	保持语义完整性	计算开销较大	长文档 / 代码分析

Claude Code 的压缩流程分为三个阶段：

语义解析层 ：使用 BERT-style 模型识别文本中的实体(entity) 和关系(relation)
重要性评分：基于以下因素计算每个段落的权重：
关键词密度
与查询的相关性（如有）
在文档结构中的位置
动态压缩：根据目标压缩比，优先保留高权重内容，并用摘要替代低权重部分

import os
from anthropic import Anthropic
from typing import Optional

def compress_text(
    text: str, 
    compression_ratio: float = 0.3,
    preserve_keywords: Optional[list[str]] = None
) -> str:
    """
    使用 Claude Code 压缩长文本

    :param text: 输入文本
    :param compression_ratio: 目标压缩比例(0-1)
    :param preserve_keywords: 需要强制保留的关键词列表
    :return: 压缩后的文本
    """client = Anthropic(api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))

    try:
        response = client.compress(
            text=text,
            compression_ratio=compression_ratio,
            preserve_keywords=preserve_keywords or [],
            model="claude-code-1.3"
        )
        return response.compressed_text
    except Exception as e:
        # 建议在生产环境添加重试逻辑
        print(f"压缩失败: {str(e)}")
        raise