context-mode 上下文管理：从滑动窗口到混合检索的工程实践-北京尧图网络

1. 从“上下文模式”这个命名说起它到底在解决什么问题第一次看到“context-mode”这个词很多人会下意识觉得它是个抽象概念甚至怀疑它是不是又一个被过度包装的技术名词。但如果你真正在工程一线待过尤其是在做对话系统、智能助手、代码补全或者任何需要“记住前文”的产品时你就会明白上下文管理从来都不是一个可以轻描淡写带过的问题它直接决定了系统的可用性和用户体验的上限。我最初接触这个概念是在一个多轮对话项目的重构阶段。当时系统频繁出现“答非所问”的情况——用户明明在前一轮已经说了自己的城市下一轮问“明天天气怎么样”系统却反问“请问您想查询哪个城市”。排查后发现根本原因不是模型能力不够而是上下文在传递过程中被截断、被覆盖、或者被错误地拼接了。那时候我们内部就把这种“对上下文生命周期的管理策略”叫做 context-mode虽然当时还没有一个统一的实现标准但这个命名确实精准地概括了问题的核心系统以什么样的模式来理解、存储、检索和丢弃上下文。所以当“context-mode”作为一个独立项目标题出现时我第一反应是终于有人把这件事从“每个项目各自造轮子”的状态里拎出来试图做一个可复用、可配置的抽象层了。它要解决的核心痛点可以归纳为三个层面。第一层是上下文窗口的物理限制。无论底层模型支持多长的上下文实际业务中都不可能无限制地往里塞内容。token 是有成本的延迟是会累积的噪声是会干扰推理的。context-mode 需要回答的第一个问题就是当信息量超过窗口容量时哪些内容应该保留哪些应该压缩哪些应该直接丢弃。第二层是上下文语义的连贯性。简单地把最近 N 轮对话拼在一起并不等于好的上下文管理。用户可能在第 1 轮提到了关键约束在第 5 轮又补充了一个例外条件在第 8 轮突然切换了话题。如果系统只是机械地维护一个滑动窗口就会丢失跨轮次的语义关联。context-mode 需要定义一套机制让上下文在逻辑上是连贯的而不是在时间上是连续的。第三层是不同场景下的模式切换。客服机器人、代码助手、创意写作工具、数据分析代理它们对上下文的需求截然不同。客服需要记住用户身份和历史工单代码助手需要保留当前文件的完整结构和最近修改创意写作需要维持人物设定和情节线索。context-mode 如果只能提供一种固定策略那它的价值就会大打折扣。它必须支持多种模式并且允许开发者根据场景灵活组合。理解了这三层问题你就能明白为什么这个项目值得认真对待。它不是某个具体功能的实现而是一套上下文治理的方法论和工具集。接下来我会从设计思路、核心机制、实操配置、性能调优和常见坑几个角度把我在类似项目中积累的经验和思考完整地展开。2. 上下文模式的核心分类与适用边界在深入具体实现之前有必要先把“模式”这个词拆开来看。根据我在多个对话系统和智能代理项目中的实践上下文模式大致可以按照两个维度来分类时间维度和语义维度。时间维度关注的是“取多长历史”语义维度关注的是“取哪些相关内容”。这两个维度交叉组合就形成了四种典型的上下文模式。2.1 滑动窗口模式最简单也最容易踩坑滑动窗口模式是最直观的一种策略始终保留最近 N 轮对话或最近 M 个 token 的内容超出部分直接截断。它的优点是实现简单、延迟可控、成本线性可预测。在很多早期对话系统中这就是默认方案。但它的坑也非常明显。我见过一个典型 case用户在第一轮说“我对花生过敏”然后聊了十几轮其他话题最后问“这个蛋糕我能吃吗”。滑动窗口如果只保留最近 5 轮那“花生过敏”这个关键约束早就被丢掉了系统给出的回答可能是“可以吃”这是灾难性的。所以滑动窗口模式只适用于上下文关联性弱、每轮对话相对独立的场景。比如简单的问答机器人、单轮指令执行工具。一旦涉及多轮约束、条件累积、状态跟踪滑动窗口就不够用了。如果你非要用至少得配合一个“关键信息提取”的前置步骤把重要约束单独存起来不随窗口滑动而丢失。2.2 摘要压缩模式用信息密度换窗口空间摘要压缩的思路是不保留原始对话而是定期把历史内容压缩成一段摘要然后把摘要作为上下文的一部分。这样可以在有限的 token 预算内保留更长时间跨度的信息。这个模式的关键在于摘要的时机和粒度。我试过两种策略一种是每 N 轮触发一次摘要另一种是当 token 使用量达到阈值时触发。实测下来按 token 阈值触发更合理因为不同轮次的文本长度差异很大按轮次触发容易在长文本场景下失效。摘要压缩的另一个难点是信息损失的不可控性。摘要模型可能会漏掉你认为重要的细节也可能会保留你认为无关的噪声。我的经验是在摘要 prompt 里明确列出“必须保留的信息类型”比如用户身份、关键约束、已确认的事实、未解决的问题。同时原始对话不要立即删除而是存入一个冷存储必要时可以回溯检索。2.3 向量检索模式按语义相关性动态召回向量检索模式是近年来随着嵌入模型普及而流行起来的方案。它的核心思想是把所有历史对话片段向量化存入向量库当需要上下文时用当前用户输入去检索最相关的 K 个片段拼接到 prompt 中。这个模式的优势在于突破了时间窗口的限制可以召回很久以前但语义相关的内容。比如用户三个月前提到过自己的偏好今天突然问了一个相关问题向量检索有可能把那段历史找回来。但它也有明显的短板。首先是检索质量依赖嵌入模型和索引策略如果嵌入模型对领域术语理解不好召回的内容可能完全不相关。其次是延迟增加每次请求都要做一次向量检索在高并发场景下需要仔细优化。最后是上下文顺序问题检索出来的片段是按相似度排序的但对话逻辑是有时间顺序的直接拼接可能导致模型理解混乱。我的做法是检索时按相似度召回但拼接时按时间顺序排列并在每个片段前加上时间戳或轮次编号。2.4 混合模式实际项目中最常用的方案纯滑动窗口太短视纯摘要压缩有信息损失纯向量检索有延迟和顺序问题。所以实际项目中我几乎总是采用混合模式。一个典型的混合策略是最近 K 轮对话完整保留保证短期连贯性。中期历史摘要压缩保留关键约束和事实。长期历史向量检索按需召回相关片段。全局状态单独维护一个结构化对象存储用户身份、会话目标、已确认事实等。这样分层处理的好处是每一层用最适合它的策略整体上既控制了 token 成本又最大化了信息保留率。context-mode 如果设计得当应该允许开发者像搭积木一样组合这些策略而不是强制使用某一种固定模式。模式类型核心策略适用场景主要风险滑动窗口保留最近 N 轮单轮问答、简单指令丢失早期关键约束摘要压缩定期压缩历史长对话、客服工单摘要遗漏重要细节向量检索语义召回相关片段知识密集型对话检索噪声、顺序混乱混合模式分层组合策略复杂代理、多轮任务实现复杂度高3. 上下文生命周期的四个关键阶段理解了模式分类之后下一步要搞清楚的是一条上下文从产生到被丢弃中间经历了哪些阶段每个阶段有哪些操作这些操作如何影响最终效果我把这个过程拆成四个阶段采集、存储、检索、注入。每个阶段都有它的设计要点和常见陷阱。3.1 采集阶段什么值得被记住采集阶段的核心问题是用户输入和系统输出中哪些内容应该进入上下文存储直觉上你会觉得“全部存下来不就行了”但实际项目中全量存储会带来三个问题存储成本、检索噪声、隐私风险。我的做法是分级采集。把信息分成三个级别关键级用户身份、明确约束、已确认事实、未解决问题。这些必须完整存储且不能被摘要或丢弃。重要级用户的偏好表达、系统的关键解释、任务相关的中间结果。这些可以存储但允许在压缩时合并。普通级寒暄、重复确认、无关闲聊。这些可以只保留最近几轮或者直接丢弃。分级采集的实现方式可以很简单在每轮对话结束后用一个轻量级的分类器或规则引擎给内容打标签。规则引擎适合领域固定的场景比如客服系统里“订单号”“退款”“投诉”这些关键词触发关键级。分类器适合开放域场景但需要标注数据来训练。注意采集阶段一定要考虑隐私和合规。用户明确要求删除的信息、敏感个人信息不应该进入长期存储。这不是技术问题是产品底线。3.2 存储阶段结构化还是非结构化存储阶段要决定的是上下文以什么形式保存最简单的做法是存原始文本按时间顺序追加。但这种方式在检索和压缩时效率很低。我更推荐结构化存储。每条上下文记录包含以下字段session_id会话标识turn_id轮次编号timestamp时间戳role用户还是系统content原始文本summary摘要可选embedding向量表示可选tags分类标签priority优先级这样存储的好处是检索时可以按 session、时间、标签、优先级多维度过滤压缩时可以只处理低优先级内容注入时可以按优先级排序。代价是需要一个支持这些字段的存储层关系型数据库、文档数据库、向量数据库都可以取决于你的检索需求。如果项目规模不大我建议先用 SQLite 或 PostgreSQL 起步把结构和流程跑通。等到检索性能成为瓶颈时再引入专门的向量数据库。过早优化存储层往往会导致架构复杂度过高反而拖慢开发进度。3.3 检索阶段如何找到“对的”上下文检索阶段是 context-mode 最核心也最复杂的部分。给定当前用户输入系统需要从存储中选出最相关的上下文片段拼接到 prompt 中。这个过程涉及三个决策检索范围、排序策略、数量控制。检索范围决定了你在多大的池子里找。如果只检索当前 session那跨会话的长期记忆就用不上。如果检索所有历史那噪声和延迟都会增加。我的经验是默认检索当前 session 加最近 N 天的跨 session 记录特殊场景再扩大范围。排序策略决定了哪些片段排在前面。常见的排序信号包括时间近因性、语义相似度、优先级标签、轮次连续性。我通常会用加权组合语义相似度占 50%时间近因性占 30%优先级占 20%。权重需要根据业务场景调没有万能公式。数量控制决定了最终注入多少片段。这直接受限于模型的上下文窗口大小。我的做法是先按 token 预算算出可用空间然后从高到低填充片段直到预算用完。同时设置一个最小片段数避免预算充足但只注入了一两条的情况。3.4 注入阶段拼接顺序和格式的讲究注入阶段是把检索到的上下文片段拼接到当前请求中。这个阶段看似简单但格式和顺序对模型的理解影响很大。我试过几种拼接格式最终稳定下来的方案是[历史上下文开始] [轮次 1 | 用户] ... [轮次 2 | 系统] ... [关键约束] ... [历史上下文结束] [当前用户输入] ...用明确的分隔符把历史上下文和当前输入分开避免模型把历史和当前混淆。在历史上下文内部按时间顺序排列但关键约束单独提取出来放在最后因为模型对 prompt 末尾的内容注意力更强。另外每个片段前加上角色和轮次标记帮助模型理解对话结构。如果片段来自向量检索还要加上时间戳让模型知道这是多久以前的信息。提示注入阶段一定要做 token 计数和截断保护。我见过因为拼接后超出窗口导致请求失败的 case也见过因为截断位置不当把关键约束切掉一半的 case。这些都需要在代码层面做好防御。4. 实操配置从零搭一个可用的 context-mode理论讲完了接下来是实操部分。我会以一个多轮对话代理为例展示如何从零搭建一个支持混合模式的 context-mode。技术栈选择 Python SQLite sentence-transformers原因是这套组合依赖少、上手快、足够验证核心逻辑。生产环境可以替换为更专业的组件但核心流程是一样的。4.1 环境准备与依赖安装首先创建项目目录和虚拟环境mkdir context-mode-demo cd context-mode-demo python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows 用 venv\Scripts\activate安装核心依赖pip install sqlite-utils sentence-transformers numpy这里解释一下选型理由。SQLite 作为存储层是因为它零配置、单文件、支持 JSON 字段非常适合原型验证。sentence-transformers 提供本地嵌入模型不需要调用外部 API延迟可控隐私友好。numpy 用于向量相似度计算。如果你打算上生产存储层可以换成 PostgreSQL pgvector嵌入模型可以换成更大规模的本地模型或合规的云端服务。但核心逻辑不需要改动。4.2 数据库表结构设计创建三张表会话表、轮次表、约束表。CREATE TABLE sessions ( session_id TEXT PRIMARY KEY, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, metadata TEXT ); CREATE TABLE turns ( turn_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, session_id TEXT NOT NULL, role TEXT NOT NULL, content TEXT NOT NULL, summary TEXT, embedding BLOB, tags TEXT, priority INTEGER DEFAULT 1, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, FOREIGN KEY (session_id) REFERENCES sessions(session_id) ); CREATE TABLE constraints ( constraint_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, session_id TEXT NOT NULL, key TEXT NOT NULL, value TEXT NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, FOREIGN KEY (session_id) REFERENCES sessions(session_id) );轮次表存储每一轮对话embedding 字段存向量用 BLOB 存二进制tags 存分类标签priority 存优先级。约束表单独存储关键约束比如“用户对花生过敏”“预算不超过 5000”这些不随窗口滑动而丢失。4.3 采集与存储的实现每轮对话结束后调用一个store_turn函数import sqlite3 import json from datetime import datetime def store_turn(conn, session_id, role, content, priority1, tagsNone): cursor conn.cursor() cursor.execute( INSERT INTO turns (session_id, role, content, priority, tags) VALUES (?, ?, ?, ?, ?), (session_id, role, content, priority, json.dumps(tags or [])) ) conn.commit() return cursor.lastrowid优先级和标签的判定可以先用规则引擎。比如检测到“过敏”“不能”“必须”“预算”等关键词时priority 设为 3并提取为约束存入 constraints 表。KEYWORD_PRIORITY { 过敏: 3, 不能: 3, 必须: 3, 预算: 3, 喜欢: 2, 偏好: 2, 建议: 2, } def detect_priority(content): max_priority 1 for keyword, priority in KEYWORD_PRIORITY.items(): if keyword in content: max_priority max(max_priority, priority) return max_priority这套规则很粗糙但足以验证流程。实际项目中可以用微调的分类模型替代准确率会高很多。4.4 检索与注入的实现检索阶段给定当前用户输入先做向量化然后从 turns 表中召回最相关的片段。from sentence_transformers import SentenceTransformer import numpy as np model SentenceTransformer(all-MiniLM-L6-v2) def retrieve_context(conn, session_id, query, top_k5, token_budget2000): query_embedding model.encode(query) cursor conn.cursor() cursor.execute( SELECT turn_id, role, content, embedding, priority, created_at FROM turns WHERE session_id ? ORDER BY created_at DESC LIMIT 100, (session_id,) ) rows cursor.fetchall() scored [] for row in rows: turn_id, role, content, embedding_blob, priority, created_at row if embedding_blob: embedding np.frombuffer(embedding_blob, dtypenp.float32) similarity np.dot(query_embedding, embedding) / ( np.linalg.norm(query_embedding) * np.linalg.norm(embedding) ) else: similarity 0.0 score similarity * 0.5 (priority / 3.0) * 0.3 0.2 # 简化版时间权重 scored.append((score, turn_id, role, content, priority)) scored.sort(reverseTrue) selected [] token_count 0 for score, turn_id, role, content, priority in scored[:top_k]: estimated_tokens len(content) // 2 # 粗略估算 if token_count estimated_tokens token_budget: break selected.append((turn_id, role, content)) token_count estimated_tokens selected.sort(keylambda x: x[0]) # 按轮次排序 return selected注入阶段把检索结果和约束拼成最终 promptdef build_prompt(conn, session_id, user_input): context retrieve_context(conn, session_id, user_input) cursor conn.cursor() cursor.execute( SELECT key, value FROM constraints WHERE session_id ?, (session_id,) ) constraints cursor.fetchall() parts [[历史上下文开始]] for turn_id, role, content in context: parts.append(f[轮次 {turn_id} | {role}] {content}) if constraints: parts.append([关键约束]) for key, value in constraints: parts.append(f- {key}: {value}) parts.append([历史上下文结束]) parts.append() parts.append([当前用户输入]) parts.append(user_input) return \n.join(parts)这套实现虽然简化了很多但核心流程是完整的采集时分级、存储时结构化、检索时多信号排序、注入时格式清晰。你可以直接跑起来然后根据实际效果调整权重和阈值。5. 性能调优与常见坑的排查链路任何涉及上下文管理的系统上线后都会遇到性能和效果问题。这一章我整理了几个最常见的坑以及我实际排查时用的链路。注意这里给的是排查思路不是标准答案因为不同系统的根因可能完全不同。5.1 响应延迟突然升高从检索层开始查延迟升高是最常见的问题。我的排查顺序是先看检索耗时再看嵌入耗时最后看存储查询耗时。检索耗时高通常是因为候选集太大。比如从 100 条记录里算相似度和从 10000 条里算耗时差两个数量级。解决办法是加索引或限制候选集。如果用的是向量数据库检查索引类型和参数如果是暴力计算考虑先用关键词过滤缩小范围。嵌入耗时高通常是因为模型太大或批量处理不当。如果每次请求都重新编码查询可以考虑缓存高频查询的嵌入结果。如果编码历史片段耗时高可以异步预计算不要放在请求链路里。存储查询耗时高通常是缺索引。检查session_id、created_at、priority这些过滤字段有没有建索引。SQLite 里用EXPLAIN QUERY PLAN可以看到查询是否走了索引。5.2 模型答非所问检查上下文顺序和分隔符如果模型开始答非所问或者把历史信息当成当前输入第一件事是检查注入格式。我遇到过因为分隔符不明显模型把历史对话和当前问题混在一起的情况。解决办法是用明确的分隔标记比如[历史上下文结束]和[当前用户输入]并且在 prompt 里加一句“请基于当前用户输入回答历史上下文仅供参考”。第二件事是检查上下文顺序。如果检索出来的片段是按相似度排序的时间逻辑可能是乱的。模型看到“用户说 A”在“用户说 B”后面但实际 A 发生在 B 之前就会产生混淆。解决办法是检索后按时间重排。第三件事是检查关键约束有没有被注入。如果约束表为空或者约束提取规则没触发模型就不知道用户的限制条件。可以在日志里打印最终 prompt人工检查几次很快就能定位问题。5.3 摘要压缩后信息丢失回溯原始记录摘要压缩模式最大的风险是信息丢失。如果发现模型突然忘记了之前确认过的事实先检查摘要内容。我的做法是摘要生成后用一组预定义的问题去测试摘要是否保留了关键信息。比如“用户的过敏原是什么”“预算上限是多少”“已确认的交付时间是什么”。如果摘要答不上来说明压缩策略有问题。解决办法有两个一是调整摘要 prompt明确要求保留特定类型的信息二是保留原始记录摘要只作为快速检索的入口必要时回溯原始文本。我通常两者都用摘要用于日常注入原始记录用于深度回溯。5.4 向量检索召回不相关检查嵌入模型和分块策略向量检索召回不相关的内容通常有两个原因嵌入模型不适合你的领域或者分块策略不合理。嵌入模型方面通用模型在专业领域如医疗、法律、工业的表现可能很差。解决办法是换用领域微调的模型或者用领域数据做少量微调。如果资源有限至少要在检索后加一层关键词过滤把明显不相关的片段剔除。分块策略方面如果每个片段太长嵌入向量会稀释关键信息如果太短又会丢失上下文。我的经验是对话场景下按轮次分块通常比较合理因为一轮对话本身就是一个语义单元。如果单轮内容很长可以按段落再分但要在片段前保留轮次和角色信息。5.5 高并发下的资源竞争连接池和缓存高并发场景下数据库连接和嵌入模型推理都可能成为瓶颈。数据库方面确保使用连接池避免每次请求都新建连接。嵌入模型方面如果模型不是线程安全的需要加锁或使用多进程。更优雅的做法是单独部署一个嵌入服务通过 HTTP 或 gRPC 调用这样可以独立扩缩容。缓存方面高频查询的嵌入结果、频繁访问的会话上下文、最近使用过的检索结果都可以缓存。但要注意缓存失效策略上下文是动态变化的缓存时间不宜过长。我通常设置 5 到 10 分钟的 TTL或者在有新轮次写入时主动失效。问题现象可能原因排查手段解决方向响应延迟高检索候选集过大打印各阶段耗时加索引、缩小候选集答非所问上下文顺序混乱检查最终 prompt按时间重排、加分隔符遗忘关键约束摘要丢失信息用预设问题测试摘要调整摘要 prompt、保留原始记录召回不相关嵌入模型不匹配人工检查召回结果换模型、加关键词过滤高并发崩溃连接或推理瓶颈监控资源使用率连接池、独立嵌入服务6. 从原型到生产我踩过的三个真实坑最后这部分我想分享三个我在实际项目中踩过的坑。这些坑在文档里通常不会写但每一个都让我花了至少半天到一天的时间去排查和修复。希望你看完之后能少走弯路。6.1 时间戳精度导致的排序错乱有一次系统上线后用户反馈“历史消息顺序不对”。排查发现数据库里存储的时间戳精度只到秒而同一秒内可能有多轮对话写入。排序时按时间戳排同一秒内的记录顺序就变成了随机的。解决办法是把时间戳精度提高到毫秒或者直接用自增的 turn_id 排序。这个坑很小但很隐蔽因为本地测试时对话间隔通常大于一秒不会触发。6.2 嵌入向量归一化遗漏导致的相似度失真另一次向量检索的召回质量突然下降。检查后发现新换的嵌入模型输出的向量没有归一化而相似度计算用的是点积。未归一化的向量模长会影响点积结果导致相似度排序完全错误。解决办法是在存储和查询时都做 L2 归一化或者改用余弦相似度计算。这个坑的教训是换模型时一定要检查输出格式不要假设所有模型的输出规范一致。6.3 约束提取规则过于宽松导致的噪声累积还有一次约束表里积累了大量的“伪约束”。原因是关键词规则太宽松用户说“我不喜欢这个颜色”被提取成了“不喜欢: 这个颜色”然后后续对话中系统一直把这个当成硬约束。解决办法是加一层确认机制提取到的约束先标记为“待确认”在下一轮对话中向用户确认确认后才转为正式约束。这样虽然多了一轮交互但避免了噪声累积导致的错误行为。这三个坑的共同点是它们都不是核心算法问题而是工程细节问题。但正是这些细节决定了系统在实际使用中是“能用”还是“好用”。context-mode 这个项目如果要把这些经验产品化我认为最有价值的方向不是提供更复杂的检索算法而是把这些工程细节封装成默认行为让开发者不需要重复踩坑。提示如果你正在设计类似的上下文管理系统建议在早期就加入详细的日志记录把每轮请求的检索结果、最终 prompt、模型输出都存下来。出问题时这些日志是唯一的排查依据。没有日志你只能靠猜。6.4 一个容易被忽略的优化上下文预热最后分享一个优化技巧。在很多对话场景中用户的第一轮输入往往信息量很少比如“你好”“帮我看看”。如果系统只基于这一轮去检索上下文召回质量会很差。我的做法是在会话创建时根据用户身份或历史行为预先加载一批可能的上下文片段作为“预热上下文”。这样即使用户第一轮输入很简短系统也有足够的背景信息来给出有意义的回应。预热的策略可以很简单加载该用户最近三次会话的摘要或者加载与该用户画像相关的常见约束。预热内容不一定要全部注入可以作为候选集等用户输入明确后再筛选。这个技巧在客服和助手类产品中效果特别明显能显著提升首轮响应质量。6.5 关于 context-mode 项目本身的一点判断回到项目标题本身。如果 context-mode 是一个开源工具或框架我认为它最有价值的定位应该是提供一套可配置的上下文管理策略而不是一个固定的实现。因为不同业务对上下文的需求差异太大任何固定策略都会在某些场景下失效。好的设计应该是定义清晰的接口和默认实现允许开发者替换存储层、检索层、压缩层同时提供一套合理的默认配置让新手可以开箱即用。从关键词和摘要描述来看这个项目目前可能还处于概念阶段或早期实现。如果后续有更多技术细节披露我会重点关注它的存储抽象设计、检索排序算法、以及是否支持多模态上下文。这些方向决定了它能否从“一个想法”变成“一个真正可用的工具”。我在实际项目中的体会是上下文管理没有银弹只有权衡。窗口大小、检索精度、延迟、成本、隐私这些因素互相制约你需要根据业务场景找到平衡点。context-mode 如果能帮助开发者更快地找到这个平衡点那它的价值就成立了。

context-mode 上下文管理：从滑动窗口到混合检索的工程实践

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