[Dify] 如何应对明道云API数据过长带来的Token超限问题

 在集成明道云与大型语言模型（LLM）如ChatGPT或本地部署的Dify时，开发者经常会面临一个核心问题：API获取的数据太长，超出LLM支持的Token数限制，导致无法直接处理。本文将深入探讨这个问题的成因，并提供几种可行的解决方案，包括分段处理、外部知识库构建等策略。

明道云API数据与LLM的Token限制冲突

明道云通过API获取的业务数据结构可能极为复杂，尤其是包含长文本字段（如日志、表单记录、流程信息）时，返回的内容常常达到几千甚至上万字符。这直接与当前主流LLM的Token限制产生冲突。例如：

• GPT-3.5支持最多约4,096个Token；

• GPT-4（非-32K版本）支持约8,192个Token；

• 即便使用支持32K的GPT-4 Turbo，面对多份数据时仍然可能溢出。

值得注意的是，即使尝试使用“上下文参考”或“系统提示”作为绕过Token限制的方式，上下文本身仍被计算在总Token之中，这让许多开发者误以为可以“免费挂载参考文档”。

解决方案一：数据分段 + 段内摘要

最直接的处理方法是将长文本按逻辑结构或字符长度进行分段处理，然后逐段送入模型摘要。步骤如下：

1. 将明道云返回的数据按字段