【必藏】解决大模型上下文受限问题：零成本开源方案，让模型突破8k窗口限制

最新推荐文章于 2025-12-10 13:50:41 发布

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#人工智能 #大模型 #程序员 #ai #转行 #产品经理 #学习

作为每天和大模型打交道的技术人员，你是否正被这些问题折磨：

传入长文档让模型生成分析报告，结果直接提示“上下文长度超限”，内容根本无法生成；
多轮打磨产品需求文档，到第8轮时模型突然遗漏早期关键需求，输出内容残缺不全；
间隔几轮无关对话后，再让模型续写之前的代码，它完全“忘了”之前的开发思路。

这些问题的根源都是「上下文受限」，但不用急着更换大模型或付费扩容——本文将用全开源技术栈，针对每类痛点给出“一步一操作”的解决方案，你只需跟着复制代码、执行步骤，就能立刻解决当下的问题。

在这里插入图片描述

01 先明确：你遇到的是哪类上下文问题？

在动手解决前，先精准定位自己的痛点类型，避免盲目尝试：

痛点类型	典型场景	模型表现	核心原因
类型1：内容无法生成	传入长文档（>8k Token）、多轮对话累积超窗	提示“上下文长度不足”，直接拒绝生成；或生成时卡顿、超时崩溃	上下文Token总量超过模型窗口上限（如Qwen3 8B默认8k窗口）
类型2：输出不完整	让模型生成长报告、多章节文案、完整代码块	只生成部分内容（如报告写了2章就中断）、代码缺失关键函数、逻辑断层	剩余上下文窗口不足以容纳完整输出，模型被动“截断”内容
类型3：记忆丢失/混淆	多轮对话中包含关键需求（如受众、格式、核心指标），或间隔无关对话	后期输出偏离早期需求（如忘了“面向后端开发者”）、混淆不同文档内容	关键信息被冗余内容淹没，或早期信息因超窗被删除（上下文腐烂）

核心原则：不用追求“更大窗口的模型”，先用上下文工程把现有开源模型的窗口利用率拉满，成本最低、见效最快！

在这里插入图片描述

02 前置准备：3分钟搭好开源技术栈

所有解决方案基于以下开源工具，先完成环境配置（复制命令直接执行），避免后续操作卡壳：

2.1 核心依赖安装


#
 基础依赖：LangChain（上下文管理核心）、VLLM（生产级大模型部署，支持高并发）

pip install langchain==0.2.10 vllm==0.4.0

#
 向量检索：Milvus（生产级开源向量库，支持分布式部署，更通用）

pip install pymilvus==2.4.4 # Milvus Python客户端

#
 嵌入模型依赖：生产常用开源嵌入模型支持

pip install sentence-transformers==2.2.2

#
 辅助工具：文本处理、日志监控、PyTorch（VLLM依赖）

pip install python-dotenv==1.0.0 tqdm==4.66.4 torch>=2.0.0

2.2 基础大模型部署（以Qwen3 8B为例）


#
 1. 安装基础组件

#
 注意：需提前安装PyTorch（参考官网：https://pytorch.org/get-started/locally/）

#
 补充：Milvus向量库部署（Docker快速启动，生产通用方案）

docker run -d --name milvus-standalone -p 19530:19530 -p 9091:9091 milvusdb/milvus:v2.4.4 standalone

#
 2. 启动VLLM服务（生产级部署，支持高并发/批量推理，以Qwen3 8B为例）

#
 --port 指定服务端口，--tensor-parallel-size 1 单卡部署（多卡可调整为显卡数量）

vllm serve Qwen/Qwen3-8B-Instruct:latest --port 8000 --tensor-parallel-size 1

#
 3. 测试服务是否启动成功（分别验证VLLM和Milvus）

#
 验证VLLM：执行curl命令，返回正常则说明启动成功

curl http://localhost:8000/v1/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"Qwen/Qwen3-8B-Instruct:latest","prompt":"hello","max_tokens":10}'

#
 验证Milvus：执行后续工具验证代码，或用milvus_cli连接测试

2.3 工具验证


# prepare.py

from
 langchain_openai 
import
 ChatOpenAI 
# 替换 VLLMOpenAI

from
 langchain_milvus 
import
 Milvus 
# 更新导入路径

from
 langchain_huggingface 
import
 HuggingFaceEmbeddings 
# 更新导入路径

from
 pymilvus 
import
 connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType

# 1. 测试VLLM服务连接（使用ChatOpenAI代替VLLMOpenAI）

llm = ChatOpenAI(

    openai_api_key=
"dummy_key"
, 
# VLLM默认无需真实API_KEY，填任意值即可

    openai_api_base=
"http://localhost:8000/v1"
, 
# 对应上一步启动的VLLM服务地址

    model_name=
"Qwen/Qwen3-8B-Instruct:latest"
, 
# 与启动的模型一致（Qwen3 8B）

    max_tokens=
2048
, 
# 可根据需求调整最大生成token数

    temperature=
0.7

)

# 测试连接（注意获取内容的方式）

response = llm.invoke(
"输出1+1=?"
)

print(response.content 
if
 hasattr(response, 
'content'
) 
else
 response) 
# 输出"2"则说明大模型连接正常

# 2. 测试Milvus向量库（生产常用配置，替换原Chroma）

# 2.1 连接Milvus服务（默认地址：localhost:19530，与Docker部署一致）

connections.connect(alias=
"default"
, host=
"localhost"
, port=
"19530"
)

# 2.2 定义Collection（Milvus核心概念，类似数据表，仅需创建一次）

fields = [

    FieldSchema(name=
"id"
, dtype=DataType.INT64, is_primary=
True
, auto_id=
True
),

    FieldSchema(name=
"embedding"
, dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=
384
), 
# all-MiniLM-L6-v2维度为384

    FieldSchema(name=
"text"
, dtype=DataType.VARCHAR, max_length=
2000
)

]

schema = CollectionSchema(fields=fields, description=
"context_engineering_memory"
)

collection_name = 
"context_memory"

# 若Collection已存在则加载，不存在则创建

collection_names = [c.name 
for
 c 
in
 connections.list_collections()]

if
 collection_name 
in
 collection_names:

    collection = Collection(name=collection_name)

else
:

    collection = Collection(name=collection_name, schema=schema)

# 创建索引（优化检索性能，生产必配）

    index_params = {
"index_type"
: 
"IVF_FLAT"
, 
"params"
: {
"nlist"
: 
128
}, 
"metric_type"
: 
"L2"
}

    collection.create_index(field_name=
"embedding"
, index_params=index_params)

# 2.3 测试向量库读写（添加文本并检索）

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=
"all-MiniLM-L6-v2"
) 
# 轻量高效，生产适配

vector_db = Milvus(

    collection=collection,

    embedding_function=embeddings,

    text_field=
"text"
,

    embedding_field=
"embedding"
,

    primary_field=
"id"

)

vector_db.add_texts([
"test"
])

results = vector_db.similarity_search(
"test"
) 
# 输出包含"test"的结果则说明向量库正常

print(results)

提示：若出现“VLLM连接失败”，检查VLLM服务是否处于运行状态；若出现“Milvus连接失败”，检查Docker容器是否启动（执行docker ps查看），或确认19530端口未被占用；向量库报错可删除对应Collection（执行collection.drop()）重新执行。

03 场景化解决方案：对应痛点，直接落地

每个方案都遵循「痛点描述→适用场景→分步操作→效果验证」逻辑，你只需替换示例中的“自己的内容”（如文档路径、对话历史），即可快速解决问题。

方案1：解决“内容无法生成”（上下文超限）—— 卸载策略（外接硬盘）

1.1 痛点对应

传入10k+ Token的参考文档（如3篇技术论文、产品需求文档），让模型生成分析报告，模型提示“上下文长度不足”，直接拒绝生成。

1.2 核心思路

把长文档“存到本地硬盘”（外接存储），上下文只传「文档摘要+存储路径」（仅几百Token），模型需要时再调用工具读取文档片段，避免长文本占用窗口。

1.3 分步操作（复制代码，替换3处关键信息）

from langchain_community.document_loaders import TextLoader, DirectoryLoaderfrom langchain_openai import ChatOpenAIimport osimport json# 尝试不同的导入方式try:    from langchain.prompts import PromptTemplateexcept ImportError:    try:        # 尝试其他可能的导入路径        from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate    except ImportError:        # 如果都不行，自己定义一个简单的PromptTemplate        classSimplePromptTemplate:            def__init__(self, input_variables, template):                self.input_variables = input_variables                self.template = template                        defformat(self, **kwargs):                result = self.template                for key, value in kwargs.items():                    result = result.replace(f"{{{key}}}", str(value))                return result                PromptTemplate = SimplePromptTemplate# 初始化VLLM（生产级配置，与前置准备中的服务一致，Qwen3 8B）llm = ChatOpenAI(    openai_api_key="dummy_key",    openai_api_base="http://localhost:8000/v1",    model_name="Qwen/Qwen3-8B-Instruct:latest",    max_tokens=2048,    temperature=0.3# 摘要生成建议低温度，保证准确性)# ---------------------- 第一步：替换为自己的文档路径 ----------------------DOC_PATH = "./my_docs/"# 你的长文档存放目录（支持.txt/.md等格式）STORE_PATH = "./context_store/"# 文档存储目录（自动创建）# ------------------------------------------------------------------------# 1. 加载长文档并保存到本地（外接硬盘）loader = DirectoryLoader(DOC_PATH, loader_cls=TextLoader)docs = loader.load() # 加载目录下所有文档# 创建存储目录os.makedirs(STORE_PATH, exist_ok=True)# 2. 保存文档并生成摘要（关键：上下文只传摘要，不传全文）doc_summaries = []doc_mappings = {} # 存储文档ID到文件路径的映射for i, doc in enumerate(docs):    # 保存文档到本地文件    doc_id = f"doc_{i}"    file_path = os.path.join(STORE_PATH, f"{doc_id}.txt")        # 保存原始文档内容    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:        f.write(doc.page_content)        # 存储映射关系    doc_mappings[doc_id] = {        'path': file_path,        'metadata': doc.metadata    }        # 生成单篇文档摘要    content = doc.page_content[:3000] # 截取前3000字符进行摘要        # 创建提示模板    summary_prompt = PromptTemplate(        input_variables=["doc_content"],        template="请用3句话总结以下文档的核心内容：{doc_content}"    )        # 直接使用LLM生成摘要    formatted_prompt = summary_prompt.format(doc_content=content)    doc_summary = llm.invoke(formatted_prompt)        doc_summaries.append(f"{doc_id}：{doc_summary}")# 3. 保存映射信息with open(os.path.join(STORE_PATH, 'mapping.json'), 'w', encoding='utf-8') as f:    json.dump(doc_mappings, f, ensure_ascii=False, indent=2)# 4. 构造精简上下文context = f"""参考文档信息（已保存至 {STORE_PATH}）：{chr(10).join(doc_summaries)}若需要读取某篇文档全文，可告知文档ID（如doc_0），我会从本地文件系统加载。请基于以上文档摘要，生成一份AI技术分析报告，包含核心观点、应用场景、落地建议3部分。"""# 5. 调用模型生成内容result = llm.invoke(context)print("生成的报告：", result)print(f"\n文档已保存到: {STORE_PATH}")print(f"文档映射信息: {STORE_PATH}mapping.json")

1.4 效果验证（3个判断标准）

模型不再提示“上下文超限”，能完整生成报告（解决“无法生成”问题）；
报告内容与3篇长文档核心一致（如提及doc0的“上下文工程组件”、doc1的“RAG优化”）；
单轮上下文Token消耗从15k+降至1.2k+（可通过LangSmith监控：pip install langsmith，配置API_KEY后启用）。

方案2：解决“输出不完整”（内容被截断）—— 压缩策略（可逆精简）

2.1 痛点对应

多轮打磨产品需求文档（累计10轮对话，包含需求描述、修改意见、格式要求），第11轮让模型生成完整需求报告，结果只写了2章就中断，核心功能模块未提及。

2.2 核心思路

先存档完整对话历史（可逆，方便回溯），再用“递归摘要”压缩历史内容（仅保留关键需求），释放上下文窗口空间，让模型有足够Token生成完整内容。

2.3 分步操作（复制代码，替换对话历史）

# ctx_eng_history.pyfrom langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.prompts import PromptTemplate# 初始化VLLM（生产级配置，与前置准备中的服务一致，Qwen3 8B）llm = ChatOpenAI(    openai_api_key="dummy_key",    openai_api_base="http://localhost:8000/v1",    model_name="Qwen/Qwen3-8B-Instruct:latest",    max_tokens=4096,    temperature=0.3)# ---------------------- 第一步：替换为自己的对话历史 ----------------------# 你的10轮对话历史（示例，实际替换为真实内容）full_chat_history = """轮1：用户：生成一份AI项目需求文档，目标受众是后端开发者，包含功能模块、技术栈、交付时间。轮2：模型：需求文档大纲...（略）轮3：用户：补充“Docker部署”模块，技术栈优先选开源工具。轮4：模型：已补充...（略）轮5：用户：增加安全认证模块，使用JWT。轮6：模型：已添加安全认证模块...（略）轮7：用户：交付时间需要明确到周。轮8：模型：已更新时间规划...（略）轮9：用户：验收标准需要量化指标。轮10：模型：已补充量化指标...（略）"""# ------------------------------------------------------------------------# 1. 存档完整对话历史（可逆，避免摘要丢失信息）with open("./full_chat_history.txt", "w", encoding="utf-8") as f:    f.write(full_chat_history)print("完整对话历史已存档至：./full_chat_history.txt")# 2. 递归摘要压缩（保留100%关键信息，压缩至800 Token内）text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(    chunk_size=500,    chunk_overlap=50)# 拆分对话历史为多个片段，便于递归摘要docs = text_splitter.create_documents([full_chat_history])# 自定义摘要函数（替代load_summarize_chain）defcustom_recursive_summarize(docs, llm):    """递归摘要函数，模拟recursive_refine行为"""    ifnot docs:        return"无内容可摘要"        # 第一步：对每个文档片段进行摘要    chunk_summaries = []    summary_prompt = PromptTemplate(        input_variables=["text"],        template="请总结以下文本的关键要点：{text}"    )        for i, doc in enumerate(docs[:5]): # 限制处理前5个片段避免过长        formatted_prompt = summary_prompt.format(text=doc.page_content)        response = llm.invoke(formatted_prompt)        chunk_summary = response.content if hasattr(response, 'content') else response        chunk_summaries.append(f"片段{i+1}要点：{chunk_summary}")        # 第二步：合并所有片段摘要并生成最终摘要    combined_text = "\n".join(chunk_summaries)    final_prompt = PromptTemplate(        input_variables=["text"],        template="请将以下要点整合成一段简洁连贯的核心需求描述（包含受众、功能、技术栈、格式要求）：{text}"    )        final_formatted = final_prompt.format(text=combined_text)    final_response = llm.invoke(final_formatted)        return final_response.content if hasattr(final_response, 'content') else final_response# 执行压缩，得到关键需求摘要compressed_history = custom_recursive_summarize(docs, llm)print("生成的摘要：", compressed_history)# 3. 构造精简上下文（仅传压缩后的关键需求）context = f"""以下是前10轮对话的核心需求摘要：{compressed_history}请基于以上需求，生成完整的AI项目需求文档，要求：1. 结构完整：包含项目背景、功能模块、技术栈选型、交付计划、验收标准；2. 内容详细：每个功能模块需说明核心逻辑、输入输出、依赖组件；3. 格式规范：使用Markdown分级标题，关键指标用加粗标注。"""# 4. 调用模型生成完整文档（添加错误处理）try:    complete_docs = llm.invoke(context)    result_content = complete_docs.content if hasattr(complete_docs, 'content') else complete_docs    print("完整需求文档：", result_content)        # 同时保存到文件    with open("./generated_requirements.md", "w", encoding="utf-8") as f:        f.write(result_content)    print("\n文档已保存至：./generated_requirements.md")    except Exception as e:    print(f"生成文档时出错: {e}")    print("请检查vLLM服务是否正常运行")

2.4 效果验证（3个判断标准）

模型能生成完整的5部分需求文档，无内容中断（解决“输出不完整”问题）；
文档包含所有早期关键需求（如“面向后端开发者”“Docker部署模块”“开源技术栈”）；
第11轮上下文Token消耗从8.2k降至1.1k，生成延迟从8s+降至2s内。

方案3：解决“记忆丢失/混淆”（偏离需求）—— 检索策略（按需召回）

3.1 痛点对应

先和模型确认“生成的代码需兼容Python 3.7+、使用Flask框架、包含权限校验”，之后间隔5轮无关对话（如询问AI行业趋势、工具选型建议），再让模型续写代码，结果代码用了Django框架，且缺失权限校验模块。

3.2 核心思路

把关键需求（如技术栈、格式要求）存入向量库，每轮生成内容前，通过关键词检索召回相关需求，确保模型“记起”核心约束，避免被无关对话干扰。

3.3 分步操作（复制代码，替换关键需求）

from langchain_community.vectorstores import Milvusfrom langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddingsfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom pymilvus import connections, Collection# 初始化VLLM（生产级配置，与前置准备中的服务一致，Qwen3 8B）llm = ChatOpenAI(    openai_api_key="dummy_key",    openai_api_base="http://localhost:8000/v1",    model_name="Qwen/Qwen3-8B-Instruct:latest",    max_tokens=2048,    temperature=0.2# 代码生成建议低温度，保证语法正确性)# 初始化生产级嵌入模型（轻量高效，适合生产环境部署）embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")# ---------------------- 第一步：替换为自己的关键需求 ----------------------# 你的核心需求（示例，实际替换为真实约束条件）key_requirements = [    "代码兼容Python 3.7+版本",    "Web框架必须使用Flask（不使用Django）",    "接口需包含JWT权限校验模块",    "返回格式为JSON，包含code/message/data字段",    "需添加异常捕获（处理参数错误、权限不足场景）"]# 无关对话后的当前任务current_task = "请续写用户管理模块的核心接口代码，包含用户注册、登录、查询3个接口"# ------------------------------------------------------------------------# 1. 连接Milvus向量库（生产级配置，与前置准备一致）connections.connect(alias="default", host="localhost", port="19530")collection_name = "context_memory"# 与工具验证中的Collection名称一致collection = Collection(name=collection_name)collection.load() # 加载Collection（检索前必做步骤）# 2. 初始化Milvus向量库实例vector_db = Milvus(    collection=collection,    embedding_function=embeddings,    text_field="text",    embedding_field="embedding",    primary_field="id")# 3. 把关键需求存入向量库（仅需执行一次，后续可注释）vector_db.add_texts(key_requirements)print("关键需求已存入Milvus向量库：collection=context_memory")# 4. 检索相关需求（按需召回，避免无关信息干扰）# 检索关键词：结合当前任务（代码续写）+ 核心约束（技术栈、格式）query = "Python代码 技术栈 Flask JWT权限校验 JSON返回 异常捕获"# 召回最相关的3条需求（k值可调整，避免召回过多）relevant_memories = vector_db.similarity_search(query, k=3)# 提取检索到的需求文本memory_text = "\n".join([f"- {doc.page_content}"for doc in relevant_memories])# 5. 构造上下文（检索到的需求 + 当前任务）context = f"""需遵守的核心约束：{memory_text}当前任务：{current_task}请严格按照约束条件续写代码，代码需包含注释，说明核心逻辑。"""# 6. 调用模型生成代码（VLLM生成代码效率更高，精准召回需求，不会丢失记忆）code_result = llm.invoke(context)print("续写的代码：", code_result)# 可选：检索完成后卸载Collection（释放资源，生产优化）collection.release()

3.4 效果验证（3个判断标准）