面试现场
超长对话怎么处理？上下文窗口不够怎么办？
三种方案：滑动窗口、摘要压缩、结构化提取。
推荐用哪种？
结构化提取最好，但实际落地要组合用。
好——
到底怎么理解
长对话处理有三种主流方案，各有优劣：
方案一：滑动窗口
只保留最近 N 轮对话作为上下文，更早的内容直接丢弃。
优点：实现简单，Token 消耗可控。缺点：可能丢失重要的早期信息，用户前面说过的关键需求忘了。
方案二：对话摘要压缩
定期（比如每 10 轮）用 LLM 对历史对话生成摘要，用摘要替代原始对话历史。
优点：信息损失少，Token 消耗可控。缺点：摘要本身可能有偏差，重要细节被过度压缩。
方案三：关键信息结构化提取（推荐）
从对话中提取关键实体和槽位——用户姓名、订单号、偏好等，结构化存储在单独的"用户档案"里，每次对话都带上这个档案。
优点：核心信息永不丢失，Token 开销小，对话越长优势越明显。缺点：需要设计好提取和更新的逻辑。
实际落地怎么用？
通常组合使用：
- 最近 5 轮完整保留（保证对话连贯性）
- 更早的内容做摘要（保留关键信息）
- 关键信息结构化存档（用户档案长期保留）
真实场景：落地时到底用在哪？
智能客服用户聊了 20 轮 → 前 10 轮压缩成摘要 → 关键信息（订单号、问题类型）结构化存储 → 继续对话不丢上下文
私人助手长期对话 → 提取用户偏好、日程、待办 → 结构化存储 → 每次对话携带用户档案
数据分析对话多轮分析对话 → 提取已查询的数据表、筛选条件 → 结构化存储 → 后续分析基于已有结果
面试官爱问：对话摘要怎么生成效果最好？ 答：用 LLM 提炼对话要点——讨论了什么主题、确定了什么信息、遗留了什么问题，保留关键实体，去除闲聊内容。
实在记不住，就背这句
长对话处理 = 滑动窗口（短期）+ 对话摘要（中期）+ 关键信息结构化（长期），三层结合才能既省 Token 又不丢信息。
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