解决大模型上下文窗口不足问题：Agent failed before reply 的优化方案

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大语言模型的上下文窗口（context window）是指模型一次能处理的最大 token 数量。当输入文本超过这个限制时，就会出现 agent failed before reply: model context window too small (4096 tokens) 的错误提示。这个限制主要源于模型的自注意力机制计算复杂度——随着上下文长度增加，内存消耗和计算时间会呈平方级增长。

在实际应用中，这会导致：

无法处理长文档（如法律合同、学术论文）
多轮对话历史被截断
复杂任务拆解困难

将长文本分割成多个符合窗口限制的片段，分别处理后再整合结果。关键在于：

保持分割后的语义完整性
合理设计块间重叠区域
建立有效的汇总机制

通过算法提取文本关键信息，主要方法包括：

基于嵌入的聚类
重要性评分（如 TF-IDF）
摘要生成

通过继续训练使模型适应长文本，需要：

构造长文本训练数据
调整位置编码方式
优化注意力计算

def smart_chunking(text, chunk_size=3800, overlap=200):
    """
    智能分块处理长文本
    :param text: 输入文本
    :param chunk_size: 单块最大长度
    :param overlap: 块间重叠 token 数
    :return: 文本块列表
    """
    from transformers import AutoTokenizer

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('gpt-3')
    tokens = tokenizer.tokenize(text)

    chunks = []
    start = 0

    while start < len(tokens):
        end = min(start + chunk_size, len(tokens))
        chunk = tokens[start:end]
        chunks.append(tokenizer.convert_tokens_to_string(chunk))

        # 处理最后一块无需重叠
        if end == len(tokens):
            break

        # 设置重叠区域
        start = end - overlap

    return chunks

procedure compress_context(text, ratio=0.3):
    # 提取关键句子
    sentences = split_into_sentences(text)
    embeddings = get_sentence_embeddings(sentences)

    # 聚类选择代表句
    clusters = kmeans(embeddings, k=len(text)*ratio)
    selected = []

    for cluster in clusters:
        centroid = mean(cluster)
        representative = find_nearest(centroid, cluster)
        selected.append(representative)

    # 保持原始顺序
    return sort_by_original_position(selected)
end procedure