解决claudecode使用glm-5模型时上下文超限问题：自动压缩技术实现

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GLM- 5 作为大语言模型，其上下文窗口通常限制在 2048 或 4096 个 token。当输入文本超过这个限制时，模型会直接报错拒绝处理。这种限制主要源于：

计算资源约束：更长的上下文需要更多 GPU 内存和计算时间
注意力机制开销：Transformer 的注意力复杂度与上下文长度平方成正比
训练数据特性：模型在固定长度上下文上进行预训练

在实际使用 claudecode 调用时，开发者常遇到三种典型场景触发该限制：

处理长文档（如技术手册、法律文书）
多轮对话历史累积
包含大量示例的 few-shot 提示

flowchart TD
    A[原始输入] --> B{长度检测}
    B -->| 未超限 | C[直接发送]
    B -->| 超限 | D[文本分块]
    D --> E[关键信息提取]
    E --> F[语义压缩]
    F --> G[重组上下文]
    G --> H[发送至模型]

智能分块策略
按语义边界（段落 / 章节）拆分优于固定长度分块
保留必要的上下文衔接（如前一段的最后两句）
关键信息提取
使用轻量级 NLP 模型识别实体和关键词
基于 TF-IDF 或 TextRank 算法提取核心内容
语义保持技术
维护对话中的指代关系（如代词解析）
保留数值、专有名词等关键细节

import re
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def auto_compress_context(text, max_tokens=4000):
    """
    自动压缩超长上下文的核心函数
    :param text: 原始输入文本
    :param max_tokens: 模型最大 token 限制
    :return: 压缩后的文本
    """
    # 第一步：估算 token 长度（简化版）approx_tokens = len(re.findall(r'\w+', text)) * 1.3  # 经验系数

    if approx_tokens <= max_tokens:
        return text  # 未超限直接返回

    # 第二步：按段落分块
    paragraphs = [p for p in text.split('\n') if p.strip()]

    # 第三步：提取关键段落
    vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
    tfidf = vectorizer.fit_transform(paragraphs)
    scores = tfidf.sum(axis=1).A1
    important_paras = [p for _, p in sorted(zip(scores, paragraphs), reverse=True)]

    # 第四步：动态重组
    compressed = []
    current_length = 0
    for para in important_paras:
        para_tokens = len(re.findall(r'\w+', para))
        if current_length + para_tokens > max_tokens * 0.8:  # 保留 buffer
            break
        compressed.append(para)
        current_length += para_tokens

    return '\n'.join(compressed)

我们对三种压缩策略进行了对比测试（测试数据集：arXiv 论文摘要 500 篇）：