突破Claude对话上下文窗口限制：分块处理与智能摘要技术实践

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Claude API 对单次请求的上下文长度有严格限制（当前为 8K tokens），当处理长文档或多轮复杂对话时，这个限制会导致关键上下文被截断。主要表现在：

长文档分析时后半部分内容丢失
多轮对话中早期对话细节被遗忘
复杂指令需要拆解导致逻辑断裂

简单截断
优点：实现简单
缺点：丢失关键信息，对话不连贯
手动分块
优点：可控性强
缺点：人工成本高，难以动态调整
固定大小分块
优点：自动化程度高
缺点：可能切断完整语义单元

from typing import List
import re
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def semantic_chunking(text: str, max_chunk_size: int = 4000) -> List[str]:
    """
    基于语义边界的分块算法

    Args:
        text: 输入文本
        max_chunk_size: 单块最大 token 数 (保守值)

    Returns:
        分块后的文本列表
    """
    try:
        # 优先按段落分割
        paragraphs = re.split(r'\n\s*\n', text)
        chunks = []
        current_chunk = []
        current_size = 0

        for para in paragraphs:
            para_size = len(para) // 4  # 简单估算 token 数
            if current_size + para_size > max_chunk_size and current_chunk:
                chunks.append('\n\n'.join(current_chunk))
                current_chunk = []
                current_size = 0

            current_chunk.append(para)
            current_size += para_size

        if current_chunk:
            chunks.append('\n\n'.join(current_chunk))

        return chunks
    except Exception as e:
        logger.error(f"Chunking failed: {str(e)}")
        raise

import openai
from typing import Optional

class ContextSummarizer:
    def __init__(self, model: str = "claude-2"):
        self.model = model

    def generate_summary(self, text: str, summary_length: int = 200) -> Optional[str]:
        """
        生成上下文摘要保持关键信息

        Args:
            text: 需要摘要的文本
            summary_length: 目标摘要长度 (tokens)

        Returns:
            生成的摘要文本
        """
        try:
            prompt = f"""请用不超过 {summary_length}tokens 总结以下内容的关键信息，保持事实准确性：\n\n{text}"""

            response = openai.ChatCompletion.create(
                model=self.model,
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                max_tokens=summary_length
            )

            return response.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            logger.error(f"Summary generation failed: {str(e)}")
            return None

实现跨块上下文管理的核心类：

class ContextManager:
    def __init__(self, summarizer: ContextSummarizer, max_history: int = 3):
        self.summarizer = summarizer
        self.max_history = max_history
        self.context_history = []

    def add_context(self, text: str) -> str:
        """添加新上下文并返回带历史摘要的完整上下文"""
        # 生成当前块的摘要
        summary = self.summarizer.generate_summary(text)

        if summary:
            # 维护摘要历史
            self.context_history.append(summary)
            if len(self.context_history) > self.max_history:
                self.context_history.pop(0)

        # 组合当前内容和历史摘要
        full_context = '\n\n'.join(self.context_history + [text])
        return full_context