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上下文压缩:信息密度优先

上下文不是越长越好:token 计费线性、注意力稀释、无关内容干扰。压缩手段包括去重、抽取式筛选、结构化摘要与只送相关段落——目标是用最少 token 承载任务所需信息。

AI 应用速查AI更新于 2026-10-13

上下文压缩是什么

上下文不是越长越好,原因有三:输入按 token 线性计费,长上下文成本直接叠加;无关内容稀释注意力,越长越容易跑偏;部分厂商对超长上下文设置更高单价档(以官网为准)。压缩手段包括去重、抽取式筛选、结构化摘要与只送相关段落,目标是用最少的 token 承载任务所需信息。底线是关键数字、条款与实体不能被压掉,尤其是否定词与限定语——「仅」「不超过」这类词删掉就改变了含义。

基本信息

计费特点输入按 token 线性计费,长上下文可能进入更高价档
质量影响无关内容稀释注意力,越长越容易偏离主题
常用手段去重、抽取式筛选、结构化摘要、只送相关段落
压缩底线数字、条款、实体与限定词不可丢
验收方式压缩后用同一评测集回归对比
配合手段与检索、缓存、父子块一起控制总输入量

典型使用场景

  • 长文档问答:只送命中段落而不是整篇材料
  • 多轮对话:把早期内容压成结构化摘要
  • 多文档汇总:去掉重复模板段落,保留差异信息
  • 成本治理:对输入 token 占比最高的功能先做压缩
  • 上下文预算管理:为输出与工具回包腾出空间

压缩提示词模板

压缩提示词模板
把下面的内容压缩到 300 字以内,保留:
- 所有数字、日期、金额、条款编号;
- 因果关系与限定条件(只 / 仅 / 不超过 / 除外);
- 主体名称与责任归属。
不要概括成形容词,信息密度优先:原句能留就留,不要改写同义反复。

{{原文}}

# 压缩后必须回归评测:任务成功率不掉才算压缩成功
# 压缩稿不要当原文引用,引用要回到原始出处

压缩手段对比

手段做法代价
去重合并重复段落与模板化文字几乎无成本,应优先做
抽取式筛选只保留与问题相关的段落效果依赖检索质量
结构化摘要压成字段与要点有信息损失,需回归评测
分层压缩先块内压缩再全局汇总调用次数增加,成本上升
压缩前后要用同一评测集对比:成功率不掉才算赢;掉点了说明压过了头,通常是被删掉的限定条件在起作用。
压缩比追求极端更危险:把长文档压到十分之一,数字往往还在,隐含条件与例外条款最先丢失,反而更难排查。

易错点

  • 一刀切按字数砍:砍掉只、不、除外这类限定词,语义被反转
  • 压缩稿当原文引用:细节与出处对不上,无法核对
  • 压缩后不做回归评测:质量下降在线上才被发现
  • 对法律与财务文本做摘要式压缩:例外条款丢失,结论不可用
  • 只压输入不改提示词:模型看不到关键信息,仍会编造细节

数据来源与参考

  • 长上下文成本文档;上下文工程实践

相关工具

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