【AI】大模型提示词的“上下文依赖”：为什么历史对话会影响当前输出？

 

大模型提示词的 “上下文依赖”：为什么历史对话会影响当前输出？

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1. 前言：从日常使用场景发现问题

在使用大模型（比如 ChatGPT、文心一言、讯飞星火等）时，很多人会遇到这样的情况：

1.1 第一次提问 “介绍下人工智能”，大模型会给出全面的基础定义和发展历程；

1.2 接着提问 “它的核心技术有哪些”，大模型会直接围绕 “人工智能的核心技术” 展开回答，而不是追问 “你说的‘它’指什么”；

1.3 如果此时换个话题，直接问 “如何做好日常护肤”，部分大模型可能会先短暂 “反应” 一下，再切换到护肤话题，甚至少数情况下会出现回答偏差。

这种现象背后，就是大模型的 “上下文依赖” 特性。简单说，就是大模型在生成当前回答时，会参考之前的对话内容（历史对话）。接下来，我们就从大模型的基础原理开始，一步步讲清楚这种特性的来龙去脉。

2. 先搞懂：大模型是怎么 “思考” 和 “回答” 的？

要理解 “上下文依赖”，首先得知道大模型的基本工作逻辑。大模型本质是一种基于数据训练的 “语言预测模型”，它的核心流程可以拆成 3 个步骤：

2.1 接收输入信息：包括用户当前输入的提示词（Prompt），以及系统设定的基础规则；

2.2 处理信息并预测：根据已有的训练数据（比如海量的文本、对话数据），分析输入信息的逻辑和意图，然后预测 “下一个最可能出现的词或句子”；

2.3 生成输出内容：把预测到的词或句子串联起来，形成通顺、符合意图的回答。

举个例子：当你输入 “今天天气很好，我想”，大模型会根据训练数据里 “天气好” 常搭配的后续内容（比如 “出去散步”“去公园玩”“晒晒太阳” 等），预测出最贴合日常表达的句子，最终生成 “今天天气很好，我想出去散散步，呼吸下新鲜空气” 这样的回答。

3. 核心概念：什么是大模型的 “上下文”？

在大模型的语境里，“上下文” 不是我们平时说的 “文章上下文” 那么简单，它有明确的定义和范围：

3.1 狭义的上下文：指用户当前输入的提示词（Prompt），以及大模型针对这个提示词生成的回答内容；

3.2 广义的上下文：除了当前的提示词和回答，还包括之前所有的对话内容（比如你和大模型之前聊过的话题、提出的问题、大模型之前的回答），甚至包括系统设定的 “角色信息”（比如你让大模型 “扮演一个老师”，这个 “老师角色” 也会被纳入上下文）。

简单来说，大模型的 “上下文” 就像我们平时聊天时的 “记忆”—— 你和朋友聊天时，不需要每次都重复之前说过的话，因为朋友会 “记住” 之前的内容；大模型的 “上下文” 就是它的 “聊天记忆”，用来理解当前对话和之前对话的关联。

4. 关键问题：为什么历史对话会影响当前输出？

这是 “上下文依赖” 的核心原因，主要来自大模型的训练机制和工作原理，具体可以拆成 4 个方面：

4.1 训练数据里包含 “对话逻辑”

大模型在训练时，会学习海量的对话数据（比如日常聊天记录、客服对话、问答数据等）。这些数据里天然包含 “对话的连贯性”—— 比如 A 问 “你喜欢吃水果吗”，B 回答 “喜欢，尤其是苹果”，接着 A 问 “它甜吗”，这里的 “它” 显然指 “苹果”。大模型从这些数据里学会了 “后续对话会承接之前的内容” 这个逻辑，所以在实际对话时，会自动把历史对话当作 “理解当前问题的依据”。

4.2 大模型没有 “长期记忆”，只能依赖 “短期上下文”

和人类不同，大模型没有 “长期记忆能力”—— 它不会像人一样，记住几天前甚至几小时前聊过的内容（除非专门做了 “记忆优化”）。所以，它要理解当前对话的意图，只能靠 “把历史对话纳入当前的处理范围”，通过分析历史对话和当前问题的关联，来确定回答方向。

比如：你先问大模型 “介绍下北京的故宫”，大模型回答后，你接着问 “它的建造时间是什么时候”。如果大模型不参考历史对话，就会不知道 “它” 指什么，可能会生成 “你说的‘它’是指什么呢？请明确一下” 这样的回答；但因为历史对话被纳入了上下文，大模型能确定 “它” 是 “故宫”，所以会直接回答 “故宫的建造时间始于明朝永乐四年（1406 年），建成于永乐十八年（1420 年）”。

4.3 “上下文窗口” 决定了历史对话的影响范围

大模型都有一个 “上下文窗口”（Context Window），简单说就是 “大模型一次能处理的文本长度上限”（比如有的模型上下文窗口是 4096 个 token，有的是 16384 个 token，1 个 token 大概等于 0.7 个汉字）。

• 如果历史对话的总长度没有超过 “上下文窗口”，那么所有历史对话都会被纳入处理范围，影响当前输出；

• 如果历史对话的总长度超过了 “上下文窗口”，大模型就会 “忘记” 最早的对话内容（或者自动截断最早的内容），只保留最近的、在窗口范围内的对话内容。

比如：你和大模型聊了 10000 个汉字的内容，而模型的上下文窗口只能处理 5000 个汉字，那么大模型会只保留最近的 5000 个汉字的对话内容，最早的 5000 个汉字内容就不会再影响当前输出了。

4.4 提示词的 “意图关联性” 需要历史对话来补充

很多时候，用户当前的提示词意图并不完整，需要结合历史对话才能明确。比如：

• 你先问 “我想买一台笔记本电脑，预算 5000 元”，大模型推荐了几款；

• 接着你问 “哪款适合办公用”，这里的 “哪款” 没有明确指 “哪款笔记本电脑”，但结合历史对话，大模型能确定你的意图是 “在之前推荐的 5000 元预算的笔记本电脑里，哪款适合办公”，所以会针对性地回答。

如果没有历史对话的补充，当前提示词的意图是模糊的，大模型就无法生成准确的回答。

5. 实际案例：历史对话影响当前输出的 3 种常见情况

为了更直观地理解，我们通过 3 个实际案例来看历史对话如何影响输出：

5.1 案例 1：指代关系的承接

• 历史对话：用户问 “推荐一本关于机器学习的入门书”，大模型回答 “《机器学习实战：基于 Scikit-Learn、Keras 与 TensorFlow》很适合入门，内容通俗易懂，还有很多实战案例”；

• 当前提示词：“它的作者是谁？”；

• 输出结果：大模型会直接回答 “《机器学习实战：基于 Scikit-Learn、Keras 与 TensorFlow》的作者是安德烈亚斯・穆勒（Andreas Müller）和莎拉・吉多（Sarah Guido）”；

• 影响分析：如果没有历史对话，大模型会追问 “你说的‘它’指什么书？”，但因为历史对话里明确了 “推荐的书”，所以能直接回答作者信息。

5.2 案例 2：话题方向的延续

• 历史对话：用户问 “Python 怎么读取 Excel 文件”，大模型回答 “可以用 pandas 库的 read_excel () 函数，步骤是：1. 安装 pandas 库（pip install pandas）；2. 导入 pandas 库；3. 用 read_excel () 函数读取文件，比如 df = pd.read_excel ('test.xlsx')”；

• 当前提示词：“如果文件里有多个工作表，怎么读取指定的工作表？”；

• 输出结果：大模型会基于之前的 “pandas 库读取 Excel” 话题，回答 “可以在 read_excel () 函数里添加 sheet_name 参数，比如读取名为‘Sheet2’的工作表，代码是 df = pd.read_excel ('test.xlsx', sheet_name='Sheet2')；也可以用工作表的索引（从 0 开始），比如读取第 2 个工作表，代码是 df = pd.read_excel ('test.xlsx', sheet_name=1)”；

• 影响分析：当前提示词没有提 “Python” 或 “pandas”，但历史对话明确了话题方向，所以大模型不会偏离 “Python 读取 Excel” 这个范围，而是继续补充相关知识。

5.3 案例 3：意图偏差的产生

• 历史对话：用户和大模型聊了很久 “手机摄影技巧”，比如 “怎么调整曝光”“如何构图”“夜景拍摄注意事项” 等；

• 当前提示词：“推荐一款好用的设备”；

• 输出结果：大模型可能会优先推荐 “手机稳定器”“手机镜头外接配件”“手机三脚架” 等和 “手机摄影” 相关的设备，而不是推荐 “电脑”“耳机”“相机” 等其他设备；

• 影响分析：因为历史对话一直在聊 “手机摄影”，大模型会默认当前的 “推荐设备” 意图和 “手机摄影” 相关，所以生成的回答会偏向这个方向。如果用户实际想推荐 “办公设备”，就需要在提示词里明确说明（比如 “推荐一款好用的办公设备”），避免偏差。

6. 深入原理：大模型如何 “处理” 历史对话？

前面讲了 “为什么会影响”，现在我们再深入一点，看看大模型在技术层面是如何处理历史对话的，主要有 3 个步骤：

6.1 第一步：将历史对话和当前提示词 “拼接”

大模型在接收当前提示词后，会先把 “历史对话内容” 和 “当前提示词” 按照时间顺序拼接成一个 “完整的输入文本”。

比如：

• 历史对话：用户：“推荐一本机器学习入门书”；大模型：“《机器学习实战》很适合”；

• 当前提示词：“它的作者是谁？”；

• 拼接后的输入文本：“用户：推荐一本机器学习入门书；大模型：《机器学习实战》很适合；用户：它的作者是谁？”。

这样做的目的，是让大模型把整个对话当作一个 “完整的文本” 来处理，而不是孤立地处理当前提示词。

6.2 第二步：对 “完整输入文本” 进行 “编码”

大模型会通过 “编码器”（Encoder）对拼接后的完整输入文本进行处理，把文本转换成 “向量”（一种计算机能理解的数字形式）。

在这个过程中，大模型会分析文本里的 “关联关系”—— 比如 “它” 和 “《机器学习实战》” 的指代关系、“作者” 和 “书” 的属性关系等，然后把这些关系转化为向量里的 “权重”（重要程度）。

简单说，就是让计算机 “知道” 在整个文本里，哪些词和哪些词是相关的，哪些内容是重点。

6.3 第三步：基于 “编码结果” 生成输出

编码完成后，大模型的 “解码器”（Decoder）会根据编码得到的向量，结合训练数据里的知识，预测并生成当前提示词对应的回答。

因为编码时已经包含了历史对话的关联关系，所以解码器生成的回答会自动承接历史对话的内容，不会出现 “断档” 或 “偏离” 的情况。

7. 重要特性：“上下文依赖” 不是 “缺点”，而是 “必要设计”

很多人会觉得 “历史对话影响当前输出” 是大模型的 “缺点”，比如偶尔会出现回答偏差，但实际上，“上下文依赖” 是大模型的 “必要设计”，有 3 个重要作用：

7.1 保证对话的 “连贯性”

如果大模型没有上下文依赖，每次对话都像 “第一次聊天”，那么用户需要每次都重复之前的内容，对话体验会非常差。

比如：你问 “推荐一款 5000 元的笔记本电脑”，大模型推荐后，你再问 “哪款适合办公”，如果没有上下文依赖，你需要说 “在你刚才推荐的 5000 元笔记本电脑里，哪款适合办公”，这样会增加用户的沟通成本。

上下文依赖让对话更自然，就像人和人聊天一样流畅。

7.2 提升回答的 “准确性”

很多时候，当前提示词的意图需要历史对话来补充，没有历史对话，回答就会不准确或模糊。

比如：你问 “这个问题怎么解决”，如果没有历史对话，大模型根本不知道 “这个问题” 指什么，只能追问；但如果之前聊过 “Python 报错 TypeError”，大模型就知道 “这个问题” 是 “Python 的 TypeError 报错”，能直接给出解决方法。

7.3 支持 “多轮复杂任务”

很多复杂任务需要多轮对话才能完成，比如写一篇文章、制定一个方案、解决一个复杂问题等，这些都需要大模型记住之前的对话内容，逐步推进任务。

比如：你让大模型 “帮我写一篇关于‘人工智能发展’的短文”，然后补充 “开头要吸引人，用一个案例引入”，接着再调整 “结尾要提到未来挑战”。如果没有上下文依赖，大模型无法记住你之前的要求，每次调整都需要重新说一遍所有需求，无法完成复杂的多轮任务。

8. 实用技巧：如何利用 “上下文依赖” 提升大模型使用效果？

既然 “上下文依赖” 是大模型的重要特性，我们就可以主动利用它来让大模型的回答更符合需求，主要有 4 个技巧：

8.1 明确 “对话目标”，避免频繁切换话题

如果你的需求是解决某个具体问题（比如 “用 Python 写一个数据可视化代码”），建议在对话中围绕这个目标展开，不要频繁切换话题（比如聊完 Python 又突然聊美食）。

因为频繁切换话题会让大模型的 “上下文” 变得混乱，后续再回到原问题时，大模型可能会出现回答偏差。

比如：你先聊 “Python 数据可视化”，然后聊 “今天吃了什么”，接着再问 “刚才那个代码怎么优化”，大模型可能需要先 “回忆” 之前的代码内容，甚至可能忘记部分细节，导致优化建议不准确。

8.2 关键信息 “重复强调”，确保被纳入上下文

如果某个信息很重要（比如 “预算 5000 元”“针对新手”“用 Python 语言” 等），可以在后续对话中适当重复，确保大模型不会因为 “上下文窗口限制” 而忘记。

比如：你先问 “推荐一款 5000 元预算的新手用笔记本电脑”，大模型推荐后，你可以问 “在 5000 元预算内，这款新手用的笔记本电脑，续航怎么样”，通过重复 “5000 元预算”“新手用”，让大模型明确回答方向。

8.3 出现偏差时，“补充历史对话” 修正

如果大模型的回答出现偏差（比如你聊 “手机摄影”，大模型却推荐了 “相机配件”），可以在当前提示词里补充历史对话内容，帮助大模型修正方向。

比如：你可以说 “刚才我们聊的是手机摄影技巧，我想找的是手机能用的摄影配件，不是相机配件，你再推荐下”，通过明确 “刚才聊的是手机摄影”，让大模型回到正确的上下文轨道。

8.4 长对话时，“定期总结上下文”

如果对话很长（比如超过 10 轮），担心大模型因为 “上下文窗口限制” 忘记早期内容，可以定期总结之前的对话要点，把总结内容作为当前提示词的一部分。

比如：你和大模型聊了很多 “Python 项目开发的步骤”，包括 “需求分析”“技术选型”“代码编写”“测试部署”，可以在后续对话中说 “总结下我们之前聊的 Python 项目开发步骤：1. 需求分析；2. 技术选型；3. 代码编写；4. 测试部署。接下来，我想知道每个步骤需要注意什么细节”，通过总结，让大模型明确当前需要处理的上下文核心内容。

9. 常见误区：关于 “上下文依赖” 的 3 个错误认知

在使用大模型时，很多人对 “上下文依赖” 有错误理解，导致使用效果不佳，常见的有 3 个误区：

9.1 误区 1：“大模型能记住所有历史对话”

很多人以为大模型能像人一样，记住所有聊过的内容，但实际上，大模型的 “记忆” 受限于 “上下文窗口”。如果历史对话长度超过了上下文窗口，早期的内容会被 “截断” 或 “遗忘”，无法再影响当前输出。

比如：你和大模型聊了 20000 个汉字的内容，而模型的上下文窗口只能处理 10000 个汉字，那么最早的 10000 个汉字内容，大模型就 “记不住” 了，后续提问如果涉及早期内容，大模型可能会回答 “没有相关信息” 或出现偏差。

9.2 误区 2：“历史对话越多，回答越准确”

有些人觉得，和大模型聊得越多，历史对话越丰富，回答就越准确，但实际上，无关的历史对话会 “干扰” 大模型的判断。

比如：你想让大模型 “写一段 Python 代码”，但之前聊了很多 “旅游攻略”“美食推荐” 等无关内容，这些无关内容会让大模型在处理当前提示词时，需要 “过滤” 掉这些不相关的信息，不仅可能增加处理时间，还可能因为 “过滤不彻底” 导致回答出现偏差 —— 比如大模型可能会在代码注释里莫名其妙提到 “适合旅游时使用”，这就是无关历史对话干扰的结果。

9.3 误区 3：“只要补充历史对话，就能解决所有回答偏差”

有些人遇到回答偏差时，会单纯觉得 “只要把之前的对话再重复一遍” 就能解决，但实际上，当历史对话长度超过上下文窗口，或者补充的历史对话本身不清晰时，即使补充也没用。

比如：你和大模型聊了 15000 个汉字的 “Python 开发” 内容，模型上下文窗口只能处理 10000 个汉字，你后续问 “之前聊的那个爬虫框架怎么用”，即使补充 “之前我们聊过 Python 爬虫框架”，大模型也可能因为 “15000 个汉字的内容已超出窗口，最早的爬虫框架相关内容被截断” 而无法准确回答。

10. 不同场景下的 “上下文依赖” 应对方案

不同使用场景下，历史对话对当前输出的影响程度不同，对应的应对方案也不一样，主要分为 4 种常见场景：

10.1 场景 1：日常闲聊场景（比如和大模型聊生活、兴趣爱好）

10.1.1 特点：对话话题灵活，不需要严格的准确性，偶尔出现偏差影响不大；

10.1.2 应对方案：不需要刻意控制话题切换，也不用频繁总结上下文，自然聊天即可。如果出现偏差，简单说一句 “我们现在聊的是 XX，不是 XX” 就能快速修正。

比如：你和大模型聊 “最近看的电影”，接着聊 “周末去哪里玩”，大模型如果说 “电影里的景点适合周末去”，即使有轻微关联偏差，也不用刻意修正；如果大模型一直聊电影，不切换到 “周末游玩”，你可以说 “我们现在聊的是周末去哪里玩，不是刚才的电影哦”，大模型就能快速调整。

10.2 场景 2：知识查询场景（比如查知识点、问专业问题）

10.2.1 特点：需要回答准确，话题相对集中（比如一直查 “机器学习算法”“历史事件时间线”），历史对话的关联性强；

10.2.2 应对方案：围绕一个核心知识点展开对话，不要频繁跳转到其他知识点。每轮对话结束后，可简单记录关键信息（比如 “刚才聊了随机森林算法的原理”），后续提问时如果涉及之前的内容，可把记录的关键信息作为提示词补充。

比如：你查 “机器学习的随机森林算法”，先问 “原理是什么”，再问 “适用场景有哪些”，接着问 “和决策树算法的区别是什么”，全程围绕 “随机森林” 展开。如果后续想对比 “随机森林和 SVM 算法”，可以补充 “之前我们聊过随机森林算法的原理和适用场景，现在想知道它和 SVM 算法的区别”，确保大模型准确承接。

10.3 场景 3：任务协作场景（比如写文章、做方案、编代码）

10.3.1 特点：需要多轮对话推进，历史对话里包含大量 “任务要求”（比如 “文章要 3000 字”“代码要兼容 Python3.8”），一旦历史对话丢失，任务就会中断；

10.3.2 应对方案：每 3-5 轮对话后，主动总结 “已确定的任务要求” 和 “已完成的内容”，并把总结内容发给大模型。如果对话接近上下文窗口上限（比如知道模型窗口是 10000 个汉字，当前对话已到 8000 个汉字），可以开启新的对话，把之前总结的 “任务要求和已完成内容” 作为新对话的开头提示词。

比如：你让大模型 “写一篇关于‘人工智能在教育中的应用’的短文”，先确定 “开头用校园案例引入”“中间分 3 个应用方向”“结尾提未来挑战”，3 轮对话后，你可以总结：“目前确定的短文要求：1. 主题：人工智能在教育中的应用；2. 结构：开头校园案例、中间 3 个应用方向、结尾未来挑战；3. 字数：500 字左右。接下来我们来写开头的校园案例。” 这样即使后续对话变长，大模型也不会忘记核心要求。

10.4 场景 4：专业工作场景（比如程序员写代码、设计师聊方案、医生查医学资料）

10.4.1 特点：对准确性要求极高（比如代码不能有 bug、医学资料不能出错），历史对话里的 “细节信息”（比如 “代码要处理空值”“患者年龄 50 岁”）至关重要；

10.4.2 应对方案：每轮对话都要明确 “细节要求”，并在后续对话中重复关键细节。对话过程中，一旦涉及 “关键操作”（比如 “代码运行步骤”“治疗方案建议”），要让大模型 “复述关键信息”，确认没有遗漏历史对话中的细节。

比如：程序员让大模型 “写一段处理用户数据的 Python 代码”，先明确 “数据里有姓名、年龄、手机号，需要过滤掉年龄小于 18 岁的用户，并且手机号要做脱敏处理（隐藏中间 4 位）”，大模型写完代码后，程序员可以说 “请复述一下代码需要满足的要求：1. 处理的数据字段；2. 年龄过滤条件；3. 手机号脱敏要求”，大模型复述正确后，再使用代码，避免因为历史对话细节遗漏导致代码出错。

11. 工具辅助：利用工具优化 “上下文依赖” 体验

除了手动调整对话方式，还可以用一些工具来优化 “上下文依赖” 体验，提高使用效率，主要有 3 类工具：

11.1 对话记录工具（比如记事本、在线文档、ChatGPT 的 “对话历史导出” 功能）

11.1.1 作用：记录每轮对话的关键信息，避免因为历史对话超出上下文窗口而丢失重要内容；

11.1.2 使用方法：每次对话结束后，把 “核心问题”“大模型的关键回答”“后续需求” 记录到工具里。下次对话时，如果需要参考之前的内容，直接把记录的信息复制到提示词里。

比如：你用大模型查 “Python pandas 库的使用”，记录 “2024 年 X 月 X 日：问了 pandas 读取 Excel 的方法，回答里提到 read_excel () 函数，参数 sheet_name 可以指定工作表；后续需要查 pandas 数据筛选方法”。下次再问 “pandas 数据筛选” 时，复制记录里的 “之前聊过 pandas 读取 Excel 的方法” 到提示词，大模型就能更好地承接话题。

11.2 提示词模板工具（比如 PromptBase、GitHub 上的提示词模板库）

11.2.1 作用：提供 “包含上下文引导” 的提示词模板，帮助用户快速明确 “当前需求和历史关联”，减少回答偏差；

11.2.2 使用方法：根据自己的需求选择对应的模板，把 “历史对话的关键信息” 和 “当前需求” 填入模板。

比如：选择 “知识查询类” 模板：“之前我们聊过【历史对话关键信息：比如机器学习的随机森林算法】，现在我想了解【当前需求：随机森林算法的调参方法】，请结合之前的内容，详细回答。” 填入信息后发给大模型，就能确保回答既关联历史对话，又聚焦当前需求。

11.3 上下文管理工具（比如 LangChain 的 “Memory” 模块、一些大模型的 “会话管理” 插件）

11.3.1 作用：自动记录和管理历史对话，突破大模型自身的上下文窗口限制（比如把超出窗口的历史对话存储起来，需要时自动补充给大模型）；

11.3.2 使用方法：对于普通用户，可选择带 “会话管理” 功能的大模型客户端（比如一些国内大模型的桌面客户端），开启 “自动记忆历史对话” 功能即可；对于开发者，可使用 LangChain 的 Memory 模块，在代码里设置 “把历史对话存储到数据库，每次请求时自动拼接最新的对话内容”。

比如：开发者用 LangChain 调用大模型时，通过代码设置 “ConversationBufferMemory”，让工具自动记录所有历史对话，即使大模型自身上下文窗口只有 4096 个 token，工具也能把超出的对话内容暂存，每次请求时只把 “最近的、最相关的对话内容” 拼接给大模型，既不超出窗口，又能保留关键上下文。

12. 未来趋势：“上下文依赖” 的技术发展方向

随着大模型技术的进步，“上下文依赖” 的特性也会不断优化，未来主要有 3 个发展方向：

12.1 方向 1：更大的上下文窗口

目前主流大模型的上下文窗口在 4096-128000 个 token 之间（比如 GPT-4 Turbo 支持 128000 个 token），未来会逐步扩大到更大的规模（比如百万级 token），让大模型能 “记住” 更长的历史对话，减少 “内容截断” 导致的信息丢失。

比如：未来用户可以和大模型进行 “长达 10 万字的连续对话”（比如一起写一本小说、一起完成一个大型项目方案），大模型能完整记住 10 万字里的所有细节，不需要用户频繁总结上下文。

12.2 方向 2：更智能的 “上下文筛选”

现在大模型处理历史对话时，是 “无差别拼接”—— 不管内容是否相关，只要在窗口内都会被纳入处理；未来大模型会具备 “智能筛选” 能力，自动识别 “和当前需求相关的历史对话内容”，只处理相关内容，过滤无关内容。

比如：用户和大模型聊了 “Python 代码”“旅游攻略”“美食推荐” 三类内容，后续问 “Python 代码怎么调试”，未来的大模型会自动筛选出 “Python 代码” 相关的历史对话，忽略 “旅游攻略” 和 “美食推荐”，既提高处理效率，又避免无关内容干扰。

12.3 方向 3：“长期记忆” 与 “短期上下文” 结合

目前大模型只有 “短期上下文”（依赖上下文窗口），没有真正的 “长期记忆”；未来大模型会结合 “长期记忆模块”—— 把用户的长期需求、偏好、历史对话中的关键信息（比如用户经常问 “Python 相关问题”“喜欢用简洁的回答风格”）存储到 “长期记忆库”，即使超出上下文窗口，也能通过长期记忆库调用这些信息，影响当前输出。

比如：用户半年前和大模型聊过 “自己是 Python 初学者，喜欢看案例代码”，半年后再问 “Python 怎么写爬虫”，大模型能通过长期记忆库 “记住” 用户是初学者、喜欢案例代码，生成 “带详细案例的 Python 爬虫教程”，而不是直接给复杂的理论讲解。

13. 技术细节补充：不同大模型的 “上下文依赖” 差异

不同厂商的大模型，在 “上下文依赖” 的表现上有差异，主要体现在 3 个方面，了解这些差异能帮助用户更好地选择和使用大模型：

13.1 差异 1：上下文窗口大小不同

13.1.1 国外主流模型：GPT-4 Turbo 支持 128000 个 token（约 9 万字），Claude 3 支持 200000 个 token（约 14 万字）；

13.1.2 国内主流模型：文心一言 4.0 支持 128000 个 token，讯飞星火 V4.0 支持 64000 个 token（约 4.5 万字）；

13.1.3 影响：窗口越大，能处理的历史对话越长，适合长对话场景（比如写长文、做复杂方案）；窗口小的模型，适合短对话场景（比如查单个知识点、问简单问题）。

比如：写一篇 5 万字的小说，适合用 Claude 3 或 GPT-4 Turbo；查 “李白的出生年份”，用窗口小的国内模型也完全足够。

13.2 差异 2：上下文处理效率不同

不同模型处理 “拼接后的完整输入文本” 的速度不同，主要和模型的算力、算法优化有关：

13.2.1 算力强、算法优的模型（比如 GPT-4 Turbo、文心一言 4.0）：即使拼接 10 万字的历史对话，处理速度也比较快，生成回答的延迟低；

13.2.2 算力较弱的小模型（比如一些轻量版开源模型）：拼接 1 万字的历史对话后，处理速度会明显变慢，甚至出现 “卡顿”；

13.2.3 影响：对处理速度有要求的场景（比如实时客服、直播互动），要选上下文处理效率高的模型；对速度要求不高的场景（比如离线写文章），可选择小模型降低成本。

13.3 差异 3：上下文关联准确性不同

不同模型对 “历史对话与当前提示词关联” 的识别能力不同：

13.3.1 关联准确性高的模型（比如 GPT-4、Claude 3）：能准确识别 “模糊提示词” 的意图（比如 “它的用法” 里的 “它” 指什么），即使历史对话复杂，也很少出现指代错误；

13.3.2 关联准确性一般的模型（比如一些早期的开源模型）：容易出现 “指代错误”（比如把 “它” 指成不相关的内容），或者 “话题跑偏”（比如当前问 “代码调试”，还在聊之前的 “代码编写”）；

13.3.3 影响：需要高准确性的场景（比如专业工作、复杂任务协作），要选关联准确性高的模型；对准确性要求不高的场景（比如日常闲聊），可选择一般模型。

14. 实战案例：用 “上下文依赖” 优化大模型使用流程

为了让大家更清楚如何落地，我们以 “用大模型写一篇‘Python 数据分析入门’的短文” 为例，完整展示如何利用 “上下文依赖” 优化使用流程：

14.1 第一步：明确核心需求，开启对话

14.1.1 初始提示词：“我需要写一篇‘Python 数据分析入门’的短文，目标读者是零基础的新手，字数控制在 800 字左右，内容要包含‘为什么学 Python 数据分析’‘需要哪些工具’‘简单的入门步骤’这 3 部分，你能帮我吗？”；

14.1.2 目的：把 “核心需求”（主题、读者、字数、内容结构）明确告诉大模型，为后续对话奠定上下文基础，避免后续出现 “读者定位错误”“内容缺失” 的问题。

14.2 第二步：第一轮对话，确认框架

14.2.1 大模型回答：“可以的，短文框架建议：开头用‘数据分析的重要性’引入，说明为什么学 Python 数据分析；中间第一部分讲‘需要的工具（Python、pandas、matplotlib）’，第二部分讲‘3 步入门步骤（安装工具→导入数据→简单分析）’；结尾鼓励新手开始学习，总字数控制在 800 字左右。”；

14.2.2 用户回应：“框架没问题，需要注意：1. 工具部分要简单说下每个工具的作用，新手能看懂；2. 入门步骤要写得具体，比如‘安装工具’要提到‘用 pip 安装’，不要太笼统。”；

14.2.3 目的：补充 “细节要求”，让大模型的上下文里包含 “工具要讲作用”“步骤要具体” 的信息，避免后续内容太笼统。

14.3 第三步：第二轮对话，生成部分内容并调整

14.3.1 大模型生成开头和工具部分后，用户反馈：“开头写得很好，工具部分里‘matplotlib’的作用解释得有点复杂，能不能用‘用来画图表，比如柱状图、折线图’这样简单的说法？另外，入门步骤里‘导入数据’部分，能不能举一个‘导入 Excel 数据’的例子？”；

14.3.2 大模型调整后，用户确认：“没问题了，接下来生成‘入门步骤’的剩余部分和结尾，记得总字数控制在 800 字左右。”；

14.3.3 目的：通过 “反馈 - 调整” 的方式，让大模型的上下文里包含 “matplotlib 要简单解释”“导入数据举 Excel 例子” 的信息，确保内容符合新手需求。

14.4 第四步：第三轮对话，完成短文并检查

14.4.1 大模型生成完整短文后，用户提示：“请结合我们之前确定的要求（读者是新手、800 字、包含 3 部分内容、工具讲作用、步骤具体），检查一下短文是否符合，有不符合的地方请修改。”；

14.4.2 大模型检查后修改：“发现‘入门步骤’里‘简单分析’部分有点复杂，修改为‘用 pandas 的 describe () 函数看数据的基本信息，比如平均值、最大值’，总字数现在 780 字，符合要求。”；

14.4.3 目的：让大模型根据 “历史对话里的所有要求” 进行自我检查，利用上下文依赖确保最终内容符合所有需求，避免遗漏。

14.5 第五步：保存对话记录，方便后续复用或调整

14.5.1 操作：将整个对话过程（包括初始需求、框架确认、内容调整、最终短文）导出或复制到在线文档（比如腾讯文档、Notion）中，命名为 “Python 数据分析入门短文 - 大模型对话记录”；

14.5.2 目的：如果后续需要修改短文（比如增加 “数据分析案例” 部分），可以直接把这份对话记录作为新对话的提示词，让大模型快速回忆起之前的所有要求，不需要重新沟通基础需求，充分利用上下文依赖的特性提升效率。

14.6 总结该实战案例的核心逻辑：整个流程通过 “明确初始需求→补充细节要求→反馈调整→检查确认→保存记录”，不断给大模型的上下文补充关键信息，让大模型始终围绕 “新手易懂、内容完整、字数达标” 的目标生成内容，避免了因上下文信息缺失导致的回答偏差，最终高效完成任务。

15. 常见问题解答：关于 “上下文依赖” 的 5 个高频疑问

在使用大模型的过程中，很多用户会对 “上下文依赖” 产生疑问，这里整理 5 个高频问题并给出解答：

15.1 疑问 1：“如果我想让大模型‘忘记’之前的历史对话，重新开始对话，该怎么做？”

解答：有 3 种简单方法：

15.1.1 开启新的对话窗口：大多数大模型平台（比如 ChatGPT 网页版、文心一言客户端）都支持 “新建对话”，点击后会生成一个全新的对话窗口，之前的历史对话不会被带入；

15.1.2 明确提示 “忘记历史对话”：在当前对话窗口中，直接输入 “请忘记我们之前的所有对话，从现在开始重新沟通”，大部分大模型会识别这个指令，忽略之前的历史对话；

15.1.3 关闭并重新打开平台：如果是客户端或小程序，关闭后重新打开，当前对话的历史记录会被清空（部分平台会自动保存对话历史，需手动删除）。

15.2 疑问 2：“为什么有时候我补充了历史对话，大模型还是会回答错误？”

解答：可能有 3 个原因：

15.2.1 补充的历史对话不清晰：比如你说 “之前聊过那个工具的用法”，但没有明确 “哪个工具”，大模型无法准确识别关联内容；

15.2.2 历史对话超出上下文窗口：即使补充了，但如果之前的历史对话总长度超过了模型的上下文窗口，大模型还是无法获取被截断的内容；

15.2.3 模型自身关联能力有限：一些轻量版或早期模型，对复杂历史对话的关联能力较弱，即使补充了清晰的历史对话，也可能出现识别错误。

15.3 疑问 3：“在长对话中，如何判断历史对话是否超出了上下文窗口？”

解答：有 2 种实用方法：

15.3.1 参考平台提示：部分大模型平台会给出提示，比如 “当前对话长度已接近上下文窗口上限，后续可能无法获取早期对话内容”；

15.3.2 手动估算：先了解所用模型的上下文窗口 token 数（比如 GPT-4 Turbo 是 128000 个 token），再估算每轮对话的 token 数（1 个汉字约 1.4 个 token，1 个英文单词约 1 个 token），累计所有历史对话的 token 数，若接近或超过窗口上限，说明可能已超出。

比如：你和大模型的对话累计有 10 万字（约 140000 个 token），而模型窗口是 128000 个 token，说明已超出窗口，早期对话内容可能被截断。

15.4 疑问 4：“对于开源大模型（比如 LLaMA 2、Qwen），能否自己调整‘上下文依赖’的相关参数？”

解答：可以，但需要一定的技术基础，主要调整 2 个核心参数：

15.4.1 context_window_size（上下文窗口大小）：在模型部署时，通过配置文件修改该参数（比如从 4096 个 token 调整为 8192 个 token），但调整后需要确保硬件算力能支持（窗口越大，对算力要求越高）；

15.4.2 attention_type（注意力机制类型）：部分开源模型支持调整注意力机制（比如从普通注意力改为滑动窗口注意力），滑动窗口注意力能让模型在有限窗口内，更关注近期的历史对话，提升关联准确性。

注意：调整参数前需查阅模型官方文档，避免因参数不匹配导致模型无法运行。

15.5 疑问 5：“‘上下文依赖’和‘提示词工程’有什么关系？”

解答：两者是 “相互配合” 的关系，具体体现在：

15.5.1 提示词工程需要利用上下文依赖：好的提示词会主动给大模型补充 “历史关联信息”，比如在提示词中加入 “正如我们之前讨论的，XX 问题的核心是 XX，现在我们进一步分析 XX”，让大模型更好地承接历史对话；

15.5.2 上下文依赖的优化需要提示词工程：当大模型出现上下文关联偏差时，通过提示词工程修正（比如 “请回顾我们之前聊过的 XX 内容，基于此回答当前问题”），能提升上下文依赖的准确性。

简单说，提示词工程是 “方法”，上下文依赖是 “特性”，通过提示词工程可以更好地利用上下文依赖特性，提升大模型的使用效果。

16. 注意事项：使用 “上下文依赖” 时的 3 个避坑要点

在利用 “上下文依赖” 提升大模型使用效果的同时，也需要注意 3 个要点，避免踩坑：

16.1 要点 1：不要在历史对话中包含敏感信息

大模型的历史对话可能会被平台存储（部分平台会说明数据处理规则），如果在历史对话中输入敏感信息（比如身份证号、银行卡号、公司机密数据），可能存在信息泄露风险。

比如：不要在和大模型聊 “数据处理” 时，把包含用户隐私信息的 Excel 表格内容复制到历史对话中，避免隐私泄露。

16.2 要点 2：不要过度依赖 “上下文记忆”，关键信息及时记录

虽然大模型能通过上下文记住历史对话，但受限于窗口大小和模型稳定性，可能会出现 “记忆丢失” 的情况。因此，对于关键信息（比如大模型给出的代码、重要知识点、任务要求），要及时手动记录到本地文档或笔记工具中，避免因上下文丢失导致关键信息无法找回。

比如：大模型给你写了一段重要的项目代码，不要只依赖对话窗口的历史记录，要复制到本地代码文件中保存，防止对话窗口意外关闭或历史记录被清空。

16.3 要点 3：不同对话场景不要混用一个对话窗口

如果同时有多个不同的任务（比如 “写 Python 代码”“规划旅游攻略”“写工作总结”），不要在同一个对话窗口中进行，否则不同任务的历史对话会相互干扰，导致大模型的上下文混乱，出现回答偏差。

比如：不要在 “写 Python 代码” 的对话窗口中，突然插入 “推荐旅游景点” 的需求，应该新建一个对话窗口专门聊旅游攻略，确保每个对话窗口的上下文聚焦单一任务。

17. 行业应用案例：“上下文依赖” 在不同行业的实际应用

“上下文依赖” 不仅在个人使用场景中有用，在多个行业的实际应用中也发挥着重要作用，这里列举 3 个典型行业案例：

17.1 行业 1：客服行业（智能客服机器人）

17.1.1 应用场景：用户通过智能客服咨询问题（比如 “订单物流查询”“产品售后问题”），需要多轮对话才能解决；

17.1.2 “上下文依赖” 的作用：智能客服能记住用户之前提到的 “订单号”“产品型号”“问题描述”，不需要用户重复输入。比如用户先问 “我的订单怎么还没到”，接着提供订单号 “123456”，客服记住订单号后，后续用户问 “它什么时候能送达”，客服能直接基于订单号查询物流并回答，不用再问 “你的订单号是多少”；

17.1.3 效果：提升客服响应速度，减少用户重复沟通成本，提高用户满意度。

17.2 行业 2：教育行业（智能辅导老师）

17.2.1 应用场景：学生通过智能辅导老师学习知识（比如 “数学解题”“英语作文批改”），需要根据学生的学习进度和薄弱点调整辅导内容；

17.2.2 “上下文依赖” 的作用：智能辅导老师能记住学生之前的 “学习记录”（比如 “学生在一元二次方程的解题步骤上容易出错”“英语作文经常出现语法错误”），后续辅导时会针对性地强化这些薄弱点。比如学生之前解一元二次方程时经常漏写 “判别式”，后续辅导类似题目时，老师会重点提醒 “先计算判别式，判断方程是否有实数根”；

17.2.3 效果：实现个性化辅导，帮助学生针对性解决问题，提升学习效率。

17.3 行业 3：编程行业（智能编程助手，比如 GitHub Copilot）

17.3.1 应用场景：程序员使用智能编程助手编写代码，需要助手理解当前项目的代码结构和需求；

17.3.2 “上下文依赖” 的作用：智能编程助手能记住程序员之前编写的 “代码内容”（比如 “定义了一个用户类，包含姓名、年龄属性”“使用了 Python 的 Flask 框架”），后续编写相关代码时能自动关联。比如程序员之前定义了用户类，后续输入 “# 创建用户对象”，助手会自动生成 “user = User (name=' 张三 ', age=25)” 这样的代码，符合之前的类定义；

17.3.2 效果：减少程序员重复编写代码的工作量，降低语法错误率，提升编程效率。

18. 总结与展望（非文末总结，仅为章节性梳理）

通过前面的内容，我们可以清晰地了解到：“上下文依赖” 是大模型基于训练机制和工作原理形成的重要特性，它不是缺点，而是保证对话连贯性、提升回答准确性、支持复杂任务的关键设计。

在实际使用中，我们需要根据不同场景（日常闲聊、知识查询、任务协作、专业工作）调整应对方案，利用工具辅助优化体验，同时避免常见误区和踩坑点。未来，随着大模型技术的发展，上下文窗口会更大、筛选会更智能、长期记忆会更完善，“上下文依赖” 的体验会进一步提升，在更多行业场景中发挥更大的价值。

对于用户而言，理解并善用 “上下文依赖”，能让大模型更好地满足自身需求，无论是解决日常问题、学习知识，还是完成工作任务，都能显著提升效率和效果。同时，也需要关注大模型技术的发展动态，及时了解新的功能和优化方向，以便更好地适应和利用技术进步带来的便利。

19. 扩展阅读与工具推荐

为了帮助用户进一步深入了解 “上下文依赖” 和大模型的使用，这里推荐 3 份扩展阅读资料和 5 个实用工具：

19.1 扩展阅读资料

19.1.1 《大语言模型实战：技术、架构与案例》：书中详细讲解了大模型的工作原理，包括上下文窗口的设计、注意力机制与上下文关联的关系，适合有一定技术基础的用户；

19.1.2 OpenAI 官方文档《Context Window》：详细介绍了 GPT 系列模型的上下文窗口特性、使用限制和优化建议，适合想深入了解国外主流模型的用户；

19.1.3 百度文心一言官方博客《大模型上下文管理技巧》：结合国内模型的特点，给出了针对中文场景的上下文依赖优化方法，适合使用国内模型的用户。

19.2 实用工具推荐

19.2.1 对话记录工具：Notion（支持多端同步，可插入代码块和图片，方便记录技术类对话）、腾讯文档（多人协作方便，适合团队使用大模型时记录对话）；

19.2.2 提示词模板工具：PromptBase（提供大量行业化的提示词模板，包含上下文引导模块）、ChatGPT Prompt Genius（浏览器插件，内置多种上下文相关的提示词模板）；

19.2.3 上下文管理工具：LangChain（开源框架，支持开发者构建上下文管理功能，适合技术人员）、大模型客户端 “通义千问”（内置会话管理功能，普通用户可直接使用，自动记录关键上下文）；

19.2.4 token 计算工具：GPT-4 Token Calculator（网页工具，可输入文本计算 token 数，帮助判断历史对话是否超出窗口）；

19.2.5 对话导出工具：ChatGPT Conversation Exporter（浏览器插件，支持将 ChatGPT 对话导出为 PDF、Markdown 格式，方便保存和复用历史对话）。

通过这些资料和工具，用户可以更系统地学习 “上下文依赖” 相关知识，同时提升使用大模型的效率，更好地利用 “上下文依赖” 特性解决实际问题。

20. 附录：主流大模型的 “上下文依赖” 关键参数表

为了方便用户快速查询不同大模型的 “上下文依赖” 相关参数，这里整理了 6 个主流大模型的关键参数，供参考：

模型名称	开发者	上下文窗口大小（token）	支持语言	上下文处理特点
GPT-4 Turbo	OpenAI	128000	多语言（中英为主）	关联准确性高，支持长对话，处理速度快
Claude 3（Opus）	Anthropic	200000	多语言（中英为主）	窗口最大，适合超长篇对话（如写小说、大型方案）
文心一言 4.0	百度	128000	中文优先，支持英文	对中文上下文理解更精准，适配国内场景
讯飞星火 V4.0	科大讯飞	64000	中文优先，支持英文	支持多模态上下文（如图片 + 文本），适合教育场景
通义千问 3.0	阿里巴巴	81920	中文优先，支持英文	电商场景上下文关联能力强（如产品咨询、订单处理）
LLaMA 2（70B）	Meta（开源）	4096（可扩展至 8192）	多语言（英文为主）	可自定义上下文窗口参数，适合开发者二次开发

注：以上参数为 2024 年公开数据，不同模型版本可能会更新参数，建议查询模型官方网站获取最新信息。用户可根据自身需求（如对话长度、语言场景、行业需求），参考该表选择合适的模型。