Context-Mode深度解析：大模型应用上下文管理策略-北京尧图网络

“context-mode” 这个词最近在 AI 应用圈子里出现的频率越来越高。如果你翻过一些大模型应用的源码或者在配置面板里见过这个选项但一直没太搞懂它到底在解决什么问题、背后是什么机制那这篇文章应该能帮到你。简单说context-mode 是一套管理“上下文”的策略模式它决定了大模型在对话过程中究竟该记住什么、忘记什么、检索什么以及以什么结构把信息喂给模型。这玩意往小了说是 API 的一个参数往大了说是决定你的 AI 应用是“看起来聪明”还是“真靠谱”的分水岭。我最初接触这个概念是因为做了几个基于大模型的文档问答和编程辅助类应用发现同样的模型、同样的提示词换了不同的上下文管理策略之后效果差距大得惊人。这篇文章我就从实际踩坑的角度把 context-mode 的核心设计思路、工具选型、实操过程和问题排查完整梳理一遍。不管你是正在做聊天机器人、RAG 系统还是单纯用 API 做自动化脚本都应该能从里面找到一些可以直接上手的经验。1. 项目概述context-mode 到底解决什么问题先说个场景。你有一个知识库问答机器人用户问“我们上季度销售数据为什么下滑了”传统做法是把整个数据库表结构、所有销售报告、会议纪要一股脑塞进提示词。但很快你发现两个问题第一Token 开销大得离谱一个季度报告就有上万字几个文档就爆了上下文窗口第二信息太多了模型反而分不清主次回答经常抓不住重点甚至编造一些根本不存在的数字。这就是典型的上下文管理失败。context-mode 的核心思路是把“给模型什么信息”这件事从拍脑袋变成一套可配置、可切换的策略。它通常以模式mode的形式存在比如对话式、检索式、总结式、结构化式等。每一种模式对应一种处理上下文的方式你可以根据应用场景选择或者组合这些模式让模型始终在“信息最相关、结构最清晰、成本最合理”的状态下工作。很多开发者容易忽略一个点大模型应用和传统软件不一样它的“状态”完全依赖上下文。传统函数调用输入和输出是确定的但大模型的每一次回答都建立在对当前上下文的解读之上。因此上下文怎么组织几乎等同于软件里数据库怎么设计是决定系统质量的根本环节。如果你正在开发任何基于大模型的应用或者正在调优现有应用的响应质量那 context-mode 就是你绕不开的一环。这个项目名称虽然听起来像个具体功能开关但我更倾向于把它理解为一套方法论。我在这篇文章里分享的就是这套方法论的具体落地方式——从模式设计、参数配置到代码层面的实现细节以及我在实际项目里记录下来的各种问题和解决方案。适合正在做 AI 应用开发、提示词工程或者需要优化大模型输出质量的朋友参考。1.1 为什么需要“模式化”的上下文管理而不是简单拼 prompt这里有个本质问题。很多新手觉得上下文管理不就是把内容拼进 prompt 吗但实际操作起来你会发现不同场景对上下文的需求完全不一样。客服对话追求的是流畅和记忆连贯它需要记住用户十分钟前说的每个偏好文档分析追求的是精准定位它需要在几十万字的资料里捞出一句话但不需要把那几十万字全读一遍代码生成追求的是结构匹配它需要理解整个项目的目录、函数立调关系而不是把整个代码库复制粘贴进去。如果只用一种固定的 prompt 拼装策略要么顾此失彼要么成本失控。模式化的好处在于把复杂的上下文决策逻辑拆解成几个独立的“预设方案”。开发者和用户通过切换 mode就能快速适配不同任务。比如我做的那个文档问答 Demo早期用的是直接拼接法用户问一个问题就把该文档全文塞进去Token 开销极大且效果不稳定。后来改造成 context-mode 模式将“固定内容段”和“按需检索段”分开处理开销降低了约 60%回答的准确率还有了明显提升。所以这个项目的价值不是引入一个新的技术名词而是提供了一套可以执行的上下文治理框架。它让“该给模型看什么”这个问题变得可视、可调、可优化。2. 工具选型与方案对比不同 context-mode 实现的取舍我调研和实际测试过几种常见的 context-mode 实现路线各有优劣。如果你在做技术选型下面的对比应该能帮你少走一些弯路。2.1 原生 API 上下文窗口方案最直接的方式就是用大模型厂商提供的超长上下文窗口比如 200K 甚至 1M token 的模型把内容尽量都塞进去。这种方案实现简单代码量最少适合快速验证。但它的痛点也很明显首先是成本问题。很多模型的定价是每百万 token 多少钱长上下文意味着每次请求的计费基数变大。我测试过高频请求场景下一个月下来的账单可能比一个开发人员的工资还高。其次是注意力衰减。模型确实“看”得到很长的内容但对长内容中部的信息往往记忆不深。有研究表明模型对输入中间部分的注意力远低于开头和结尾这导致你费老大劲塞进去的资料模型可能根本没利用上。我的观点是超长上下文窗口适合做一次性的大量资料归纳比如把整本书丢给模型让它写摘要但不适合做高频实时的对话系统因为经济性和稳定性都跟不上。2.2 检索式增强RAG方案RAG 是现在最主流的上下文增强手段之一。它的核心逻辑是不把全部文档塞给模型而是先把文档做切片和向量化存储到向量数据库里。用户提问的时候先做一个语义相似度检索找出最相关的几个片段再把片段拼进 prompt 送给模型。这种方案的好处显而易见Token 开销小回答的针对性比较强。但它有一个我实际踩过很深的大坑——相似度检索不等于正确检索。有时候用户问“上季度成本为什么升高”语义检索可能找回来的片段是“本季度成本控制策略”虽然语义上有相关性但完全没有信息含量。为了解决这个问题我不得不在检索之前先加一层“意图理解”把用户的模糊提问转换成更精确的检索条件再交给召回模块。这也是很多高级 RAG 在做的“查询改写检索”的 pipeline 设计。2.3 对话流式管理方案还有一种 context-mode 的体现是在对话历史的管理上。比如 OpenAI 的 Chat Completion API 中messages 数组本身就是一个最简单的上下文管理你往里面追加 system、user、assistant 消息模型就能理解对话的来龙去脉。但原始的 messages 追加方式会面临一个问题历史消息越来越多最终撑爆上下文窗口。于是出现了各种裁剪策略最常见的四种是固定长度截断只保留最近 N 条消息简单粗暴但容易丢关键信息关键信息抽取每次对话结束后用模型抽取一段摘要作为长期记忆的压缩体分层记忆短期记忆用原始消息长期记忆用摘要访问时分层注入递归压缩每当上下文快到极限时自动将早期消息压缩成摘要继续追加新消息。我在实际项目中常用的是“固定长度截断关键摘要”的组合方案对话轮次少的时候保留原样一旦超过阈值就把最古老的部分压成一段摘要。这样既保证了近期的交互信息不丢失又控制了总体的 Token 用量。2.4 结构化注入方案最后一种是比较容易被忽略的——结构化注入。也就是说context 不只是文本还可以是 JSON、YAML、代码等结构化数据。我做代码解释类应用时试过一个方法把项目的目录树、函数签名列表、关键配置文件用 JSON 的格式喂给模型。模型对结构化数据的理解能力其实相当不错面对“这个项目里调用关系是什么样”这类问题时结构化上下文远比长文描述高效。这种做法等于把上下文从“一堆文字”提升到了“可解析的数据结构”的层面模型在理解逻辑关系时的准确率会有肉眼可见的提升。3. 核心细节解析与实操要点手把手配置 context-mode这里我把 context-mode 看成一套具体可配置的系统聊一聊怎么确定模式、参数以及具体配置过程中容易踩的细节。3.1 确定核心模式先想清楚你要解决什么任务配置 context-mode 的第一步不是急着写代码而是分析你的核心任务类型。我通常把任务分成四类对应四种核心模式任务类型推荐模式核心优势典型实现框架多轮对话记忆模式保持对话连续messages 数组摘要压缩文档分析检索模式精准定位答案向量库查询改写代码生成结构模式提升逻辑正确目录树 API 签名注入长文归纳全量模式信息完整覆盖长窗口分段处理很多项目不止一种任务这时候就需要做模式分流。比如客服机器人用户闲聊时走记忆模式涉及产品文档问题的时候就要切换到检索模式。我的做法是加一个路由层先用轻量模型对用户输入做意图分类再根据分类结果决定走哪个 context-mode。这个路由层本身也可以用规则实现如果意图明确的话不一定要上模型。3.2 五个关键参数决定表现的核心变量选定模式之后真正考验功力的是调参。我梳理了五个最关键的参数每个参数背后都有值得说明的经验第一个对话记忆窗口长度。也就是保留最近多少轮对话。我实测下来日常闲聊类任务保留 10-20 轮足够了多了噪音大、成本高但代码生成和调试类任务窗口往往需要更大因为开发者可能前面提了一个需求隔了十轮突然又要修改模型如果忘了前文就没法正常工作。第二个摘要生成频率。设置每多少轮对话之后触发一次摘要压缩。我一般设置为 12 轮因为摘要压缩本身也会调用模型、产生额外延迟太频繁了反而拖慢响应速度。这个参数必须配合前面的记忆窗口。如果你设的是保留 20 轮每隔 12 轮压缩一次那么摘要和原始消息的交叠部分就比较多能够保留住从细节到框架的信息层次。第三个向量检索的 TopK 值。检索模式下决定每次检索拿回多少个文档片段。K 值太小容易漏掉关键信息K 值太大又会让 prompt 过长且引入噪声。我的经验是除非有特别复杂的多跳问题否则 K 值在 3-5 之间不仅覆盖率高Token 开销也相对可控。开区间测试时可以先从 K4 开始再根据召回率结果上下调整。第四个chunk 切分大小。RAG 里要对原始文档做切片。切片太大检索精度下降切片太小语义不完整。我实践下来按 300-500 字切分、相邻切片重叠 50-80 字的方案最稳。重叠的目的是防止关键信息恰好落在两个切片的边界处被割裂。第五个temperature 参数。虽然它不直接属于上下文管理但 context-mode 不同模式下temperature 应该有差异化配置。检索模式下temperature 要设低一些比如 0.1-0.3追求精确答案头脑风暴模式下可以调到 0.7-0.9让模型发挥创造力。我发现很多开发者常年用一个 temperature这是比较可惜的等于放弃了另一个维度的控制自由度。3.3 实操代码片段一个最小化的 context-mode 实现这一节提供一个可直接上手的 Python 示例展示怎么在一个多轮对话服务中把不同的上下文模式组合起来。我用了一个模拟项目 X 的伪代码来演示流程。from dataclasses import dataclass from typing import List, Optional dataclass class Message: role: str # system / user / assistant content: str class ContextManager: def __init__(self, max_rounds10, summary_threshold12): # 轮次上限超过则需要压缩 self.max_rounds max_rounds self.summary_threshold summary_threshold self.history: List[Message] [] self.summary: Optional[str] None def add_message(self, role: str, content: str) - None: self.history.append(Message(rolerole, contentcontent)) self._maybe_compress() def _maybe_compress(self) - None: # 保持总数不超过阈值超过则生成摘要并裁剪 if len(self.history) self.summary_threshold: old_history self.history[: self.max_rounds] new_history self.history[self.max_rounds :] self.summary self._summarize(old_history) self.history new_history def _summarize(self, messages: List[Message]) - str: # 实际环境请调用 LLM 摘要接口 return [摘要] 用户主要询问了项目部署相关问题。 def build_messages(self) - List[dict]: messages [] if self.summary: messages.append({role: system, content: self.summary}) for m in self.history: messages.append({role: m.role, content: m.content}) return messages实际使用中调用方只需要在收到新消息时add_message然后从build_messages()拿到完整上下文列表交给 LLM 即可。这里面有一个重要的设计选择——摘要放在 system 角色位置。因为 system 消息通常享有较高权重模型会优先遵循其中的指令和背景信息把总结性内容放在这里更容易影响后续回答。3.4 防止上下文冲突设计上的三个微妙细节实践中有几个细节是文档里通常不会写、但实际工作里特别关键的地方。第一个细节role 尽量不要混用。如果你的 system 消息里既放了身份指令又放了摘要甚至还把检索出来的文档片段也塞在 system 里模型可能对优先级产生困惑。我测试过几种组合更稳妥的做法是system 里只放身份和全局指令摘要独立放在 system 之后、对话之前的额外 system 消息中文档片段则放在 user 消息前作为前缀。不同的上下文块之间用明确的标记符号隔开比如用 XML 标签模型对这类结构化标记的理解力很强能降低张冠李戴的概率。第二个细节摘要不能只更新不清理。如果你在每次压缩时都生成新的摘要但旧摘要没有被取代久而久之 system 消息里会堆积多个版本的摘要模型会无所适从。每次压缩时要用新摘要替换旧摘要而不是追加。第三个细节检索结果必须带有“来源标识”。我见过很多项目把检索到的文档片段直接拼进 prompt但不告诉模型每条文本的自处。这时候模型一旦被问“这个数据哪来的”就完全答不上。正确做法是在每个片段前加一行元数据比如“来源市场部报告2025-Q4第29页”并提示模型只能引用带有来源标识的信息。这样虽然增加了少量 Token但可解释性和可信度明显提升。4. 实操过程与核心环节实现从零搭建一个可运行的 context-mode 系统前面讲了思路和参数这一节我完整走一遍实操流程。从准备工作到最终运行把你可能遇到的具体环节都摆一摆顺便给出我在现场记录的实测数据。4.1 前置准备确定目标场景与数据形态任何 context-mode 的搭建起点都是理清输入数据的长相。我做了一个“跨平台文档问答系统”作为测试样本。这类系统输入的数据通常有三种形态结构化数据库信息比如一些表格、库存记录、客户信息半结构化文档比如技术手册、产品说明、会议纪要无结构对话文本比如客服聊天记录。不同形态对应不同的处理链路。如果数据里包含大量表格就不能机械地直接按文本切 chunk否则表格的结构信息就全丢了。我的方案是先把表格转成 Markdown 再切块模型对 Markdown 表格的解析能力比纯文本好不少。数据形态理清之后才能决定我们要用哪种 context-mode 作为主要模式。4.2 核心实现模式分流、检索召回与上下文拼装我在实际项目中实现了一个三层 context-mode 结构这里拆开讲一讲。第一层是“意图识别层”。用户提问后先做一次快速分类——判断问题是“闲聊寒暄”“事实提问”还是“任务指令”。如果模型能力足够这一层直接用 LLM 做一次轻量调用即可如果想省钱也可以用基于关键词或分类模型的方式。我做过对比简单规则在前两类场景中能达到 80% 以上的准确率只有第三类“任务指令”比较容易混淆推荐用一个小型嵌入模型做意图分类。这样做的价值在于不同意图就会触发不同的 context 策略而不是所有请求都是一个处理流程拿到后台去跑同一套逻辑。第二层是“检索召回层”。当判断当前请求需要外部知识时系统便根据意图去检索。我在项目里用了 ES 和向量库的双路检索之所以没有只用向量库是因为很多实际知识库里的内容比如版本号、型号、摘要是高度精确的语义检索反而不如关键词检索稳。双路召回后用 RRFReciprocal Rank Fusion倒数排名融合算法做分数合并效果比单路好很多。这段内容的详细实现思路放在下面的小代码片段里。def hybrid_search(query, index_client, vector_store, top_k4): # 关键词检索适合精确匹配 es_hits index_client.search(queryquery, sizetop_k) # 向量检索适合语义相关 vector_hits vector_store.similarity_search(query, ktop_k) # RRF融合 scores {} for rank, hit in enumerate(es_hits): scores[hit[doc_id]] scores.get(hit[doc_id], 0) 1.0 / (60 rank) for rank, hit in enumerate(vector_hits): scores[hit.metadata[doc_id]] scores.get(hit.metadata[doc_id], 0) 1.0 / (60 rank) ranked sorted(scores.items(), keylambda x: x[1], reverseTrue) return [doc_id for doc_id, _ in ranked[:top_k]]第三层是“上下文拼装层”。不同的模式最终都会汇流到这里按统一格式组装成大模型请求。我总结了一个比较通用的模板结构[系统指令] 你是一个精准的文档问答助手。请优先依据上下文回答问题。若信息不足请明确回答“不知道”。 [检索上下文] doc source数据规范.docx page12 表格的主键字段为 order_id关联字段为 user_id。 /doc doc source数据规范.docx page15 订单状态流转包括 created - paid - shipped - done允许逆向操作。 /doc [对话历史] 用户订单从已支付改为待支付可以吗助手根据上下文判断支付状态是单向流转的。 [本轮输入] 用户那退款之后状态怎么变化模板里每一部分都有固定位置和标记模型读起来非常轻松。由于检索上下文被夹在系统指令和对话历史之间模型会优先把它当作“参考资料”而不是需要回应的直接内容。4.3 参数计算与成本控制我踩过的账本做 context-mode 时很多人低估了 Token 成本的控制难度。我在这里给一个实际计算示例帮你倒推一下预算。假设你的应用每天有 1 万次请求单轮平均输出 500 token。如果直接把全文 append 到 prompt平均每次请求的输入 5000 token。一天的输入 token 就是 1 万 × 5000 5000 万 token。按市面常见模型定价假设输入每百万 token 是 2 元那么一天光输入成本就是 100 元一个月就是 3000 元。改用 context-mode 的检索方案后每次请求的输入可以压到 1200 token 左右对话历史 500 检索片段 2-3 个约 500 系统指令 200。同样 1 万次请求一天输入 1200 万 token对应 24 元。再算上意图识别的附加调用预估月成本控制在 1000 元以内。虽然要多付一些调用费但和之前相比开销降幅明显同时回答质量和可靠性还上了一个台阶。上面成本数字只是个示例不同价格和用量要自己核。但核心结论是使用 context-mode 进行压缩检索不只是让回答更准还可能把项目的续命成本和商业化可行性提升一个量级。4.4 现场运行记录我的实测数据为了让你看得更直观我贴一组自己在模拟项目里记录的对比数据。测试用统一的数据集200 份合同文档共约 50 万字。测试集包含 100 条业务问题。方案平均首字延迟单次输入 Token 用量准确率人工复核计划外停摆概率全文拼接3.2s950071%高经常超过窗口固定截断2.8s130063%低向量 RAG2.4s140086%低双路召回意图分流2.9s150091%低可以看到准确率最高的是“双路召回意图分流”方案虽然延迟略高于纯向量 RAG但考虑到准确性收益这点延迟完全可以接受。况且真实的线上服务一般可以加缓存和处理并行把意图识别耗时压到百毫秒内。5. 常见问题与排查技巧实录这部分比较干但都是实打实攒出来的经验。我在实现和维护 context-mode 过程中遇到并解决了几个高频问题这里整理成速查表。5.1 问题速查表症状可能原因排查方法解决方案回答漂移问 A 答 B检索上下文混入过多无关片段打印实际拼给模型的 prompt降低 TopK增加相关性阈值过滤关键信息丢失模型说“没有提到”文档切片割断了语义检查召回片段是否覆盖关键句增加重叠区域改用按段落切分上下文越攒越大延迟暴涨只回收不压缩检查 messages 长度开启摘要压缩策略触发窗口压缩多轮追问后模型状态错乱摘要和原始消息冲突打印 system 里的历史摘要压缩时替换旧摘要保留关键实体信息调用费居高不下每请求都做一次重型召回统计请求日志加 Redis 缓存按用户/问题维度做缓存5.2 独家避坑技巧我在日志里发现的规律这里稍微展开讲几个日志里才看得出来的规律。第一个相似度阈值不要一刀切。很多系统只看一个全局的 similarity_score 阈值低于阈值的片段都丢弃。但文本难度和领域差异会导致分数分布范围完全不同。比如技术文档的相似度分数普遍低于法律文档。我后来按文档类型分桶统计阈值召回的稳定性好了不少。操作上可以把召回的分数分布按天打印到日志里观察异常分布点再决定是否需要调整。第二个特化场景下尝试在检索之前让模型改写问题而不是直接拿原问题去检索。比如“这个版本改了哪些 API”直接检索可能只匹配到“API”这个词效果不好。我加了小的 prompt 让模型把查询扩展成“……更新了函数 xxx 的入参 xxx”召回的效果提升明显。这个思路消耗额外一次轻量调用但有时候比调换任何向量模型都来得好用。第三个context-mode 切换最好保留“可观测入口”。我早期做的系统模式切换全靠代码埋点排查问题时完全黑盒。后来加了一个调试接口可以查看当前请求用到的模式、命中的文档、用了哪段摘要以及完整拼装后的 prompt排查效率大幅提升。如果你也是长期改 prompt 改到怀疑人生的开发者这个调试入口一定值得早做。5.3 教训模式不是越多越好我犯过最明显的错误是把 context-mode 设计得过于复杂。有一次我给一个内部工具设计了十几种模式表面上看很灵活实际上维护成本极高。每新增一种模式都要处理和其他模式的交互测试量成倍增长。后来我砍到三种核心模式加两种组合模式反而清晰很多。核心思路是对于多数应用“检索模式记忆模式结构化模式”已经能覆盖绝大部分需求。花里胡哨的 mode 设计更多是给自己找麻烦。从产品角度用户不需要知道你底层有多少模式他只需要觉得自己得到的东西更准确、更连续、更懂他。6. 不同场景下的 context-mode 适配思路前面讲的更多是通用设计这一节我想按具体的领域展开一下因为不同场景下的 context-mode重点差距其实很大。6.1 客服与销售场景记忆和同理心优先客服场景多轮对话频繁用户可能说一句“我之前说过我只要大号的”但如果系统没有记住上下文接待人员就不得不让用户重复一遍。在客服场景中记忆模式最为关键。实操层面我会在 context-mode 中增加一个“用户画像槽位”每一次对话中把用户提及的关键偏好或事实状态抽取出来写入槽位表。下次对话开启时槽位表作为 system 消息的一部分注入。这个做法比简单记录聊天历史稳妥得多因为直接抽取的槽位不会因为对话窗口滚动而消失。我还测试过把位置比如用户所属城市和情绪判断是否愤怒都塞进槽位客服应用的回复明显更有“人情味”。类似地销售线索场景里槽位里会记录客户的预算范围、需求品类、决策链角色等系统会结合记忆模式自动调取这些字段到上下文里让 AI 的回复更像一个真正记住了客户细节的销售顾问。这种设计带来的商业价值往往比单纯“答得准”更大这也是我比较推荐的落地方向。6.2 产品研发与编程辅助场景结构优先于语义编程辅助类应用里结构比语义重要。很多语义相近的代码块其实是完全不同的场景。比如“瓶颈优化”后端优化指的是数据库查询前端优化指的是构建体积结构上下文能帮模型区分这些差异。我给“某跨平台系统”做辅助研发工具时构造了一个“结构上下文包”包括项目目录树、关键模块的依赖关系、接口签名列表、最近的 git diff 摘要。相比把 README 或遗留的架构文档喂给模型结构上下文的精确度更高。模型写出来的代码几乎不存在“走错模块”的问题。另外把 lint 报错信息放到上下文里也能显著提升修复代码的成功率因为模型可以先基于报错原因分析问题再给出一版符合规范的修复结果。6.3 内容创作场景摘要与风格记忆是关键做写作辅助工具时模型往往需要持续参考之前写过的内容比如保持故事线一致、延续文风、呼应用户设定的世界观。这时候单纯靠向量检索很难还原“风格线索”因为它表现为大量细微的用词习惯。我的解决方案是建立一个“风格模板缓存”每次高质量产出后自动把其中的风格特征句子长度分布、常用连接词、敘述视角、已经有的人物称呼抽出成一段摘要存到缓存里供下一次写作时注入。这样创作者在连续创作时不需要一次次强调“语气要克制”“不要用被动语法”之类的提示词系统也不至于每次都要把几十万字的前文塞进窗口。这种 context-mode 对体验的提升是润物细无声的但作者一旦用了基本回不去。收个尾一点点我自己的体会做 context-mode 这段时间我最大的感受是大模型应用的竞争力正在从“模型选型”慢慢过渡到“上下文工程”。同一个开源模型用好了 context-mode能做出接近大厂产品的体验用不好就算拿顶级模型来跑也可能因为上下文管理粗放而输出胡言乱语。我个人在实际操作中的体会是不要一开始就追求大而全的框架。先找一个真实的业务场景从最简单的模式做起跑通之后再逐步加复杂度。同时一定要把“可观测性”内置到系统里每次用户的输入、每次喂给模型的信息、模型给出的回答是否值得信赖都有迹可循。很多调优动作其实不是靠猜而是看着 traces 一步步修正出来的。最后再分享一个小技巧。在你每次调完 context-mode 配置之后准备一组固定不变的“回归测试题”大约 20-30 条覆盖典型场景、边界场景、对抗场景。跑完对比上一轮的效果。这个习惯看起来简单但在高频改动 prompt 和模式参数的时候能帮你及时发现问题不至于上线后才发现交互体验已经出现明显滑落。希望这篇关于 context-mode 的拆解能给你在构建自己的 AI 应用时提供一点参考和底气。

Context-Mode深度解析：大模型应用上下文管理策略

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