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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在使用 claudecode 调用 glm- 5 模型时，开发者常常会遇到上下文长度超过模型上限的问题。glm- 5 模型通常有一个固定的上下文窗口大小（例如 4096 tokens），当输入文本超过这个限制时，模型会直接拒绝处理请求。这在实际应用中带来了很大的不便，尤其是处理长文档或复杂对话场景时。

动态上下文压缩的核心思想是在不损失关键信息的前提下，通过智能截断和语义保留技术，将超长文本压缩到模型可接受的范围内。具体实现步骤如下：

文本分块：将输入文本按照语义段落或固定长度进行分块
关键信息提取：使用摘要算法或注意力机制识别最重要的内容
语义保持：确保压缩后的文本保留原始的主要语义和上下文关系

摘要式压缩 ：使用文本摘要算法提取关键句子
截断式压缩 ：保留开头和结尾部分，删除中间冗余内容
混合式压缩 ：结合摘要和截断，根据内容类型动态选择

以下是 Python 实现的自动压缩功能示例代码：

import re
from transformers import pipeline

def compress_text(text, max_tokens=4000):
    """
    自动压缩文本以适应模型上下文限制
    :param text: 输入文本
    :param max_tokens: 目标 token 数量
    :return: 压缩后的文本
    """
    # 初始 token 估算（简单按空格分词）estimated_tokens = len(text.split())

    if estimated_tokens <= max_tokens:
        return text

    # 文本分块处理
    chunks = re.split(r'(?<=\n\n)', text)  # 按空行分块

    # 关键信息提取（简化版：保留开头和结尾）compressed = ''
    remaining = max_tokens

    # 优先保留开头部分
    start_chunk = chunks[0]
    start_tokens = len(start_chunk.split())
    if start_tokens <= remaining * 0.4:
        compressed += start_chunk
        remaining -= start_tokens

    # 选择性保留中间关键内容
    for chunk in chunks[1:-1]:
        chunk_tokens = len(chunk.split())
        # 简单启发式：保留包含关键词的段落
        if '重要' in chunk or '关键' in chunk or '总结' in chunk:
            if chunk_tokens <= remaining:
                compressed += chunk
                remaining -= chunk_tokens

    # 确保保留结尾部分
    end_chunk = chunks[-1]
    end_tokens = len(end_chunk.split())
    if end_tokens <= remaining:
        compressed += end_chunk

    return compressed if compressed else text[:max_tokens*4]  # 保底处理

我们对不同压缩策略进行了基准测试：