Claude Code上下文窗口扩展到1M的工程实践：从原理到实现

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在大模型应用中，上下文窗口的限制一直是个头疼的问题。比如在多轮对话中，模型经常因为上下文窗口太小而忘记之前的对话内容，导致用户体验大打折扣。再比如处理长文档时，模型只能看到文档的一部分，无法全面理解文档内容，这严重影响了模型的表现。

传统上有几种处理长上下文的方法：

滑动窗口 ：只保留最近的一部分上下文，丢弃旧的内容。这种方法简单但会丢失重要信息。
记忆压缩 ：对旧内容进行摘要或压缩。虽然能保留部分信息，但压缩过程中会丢失细节。
分块处理 ：将长文本分成多个块分别处理。这种方法需要解决块间信息传递的问题。

稀疏注意力机制只计算部分 token 之间的注意力，大大降低了计算复杂度。我们将长文本分成多个 chunk，每个 chunk 内部使用全注意力，chunk 之间使用稀疏注意力。

KV Cache 保存了之前计算的 key 和 value，避免重复计算。我们实现了一个高效的 KV Cache 管理类，支持动态增长和淘汰策略。

为快速定位相关内容，我们构建了一个层次化索引。第一层是 chunk 级别的索引，第二层是 token 级别的索引。这样可以在 O(1) 时间内找到任意 token 的位置。

# 文本分块预处理
def chunk_text(text, chunk_size=1024):
    """将长文本分割成多个 chunk"""
    tokens = tokenizer.encode(text)
    return [tokens[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(tokens), chunk_size)]

# 注意力掩码生成
def generate_attention_mask(chunks):
    """生成稀疏注意力掩码"""
    mask = np.zeros((len(chunks), len(chunks)))
    for i in range(len(chunks)):
        # 当前 chunk 全连接
        mask[i,i] = 1
        # 与相邻 chunk 连接
        if i > 0: mask[i,i-1] = 1
        if i < len(chunks)-1: mask[i,i+1] = 1
    return mask

# 缓存管理类
class KVCache:
    def __init__(self, max_size=1e6):
        self.cache = {}
        self.max_size = max_size

    def get(self, key):
        return self.cache.get(key, None)

    def put(self, key, value):
        if len(self.cache) >= self.max_size:
            self.evict()
        self.cache[key] = value

    def evict(self):
        # LRU 淘汰策略
        oldest_key = next(iter(self.cache))
        del self.cache[oldest_key]