回答

解决 AI 大模型输入 Token 超过最大值的问题，通常需要采用一些策略来处理长文本或大量信息，因为大多数模型都有一个固定的“上下文窗口”（Context Window）限制。以下是一些常用的方法：

1. 文本分块 (Chunking) ：

- 原理 ：将长文本分割成多个小于模型最大 Token 限制的块（Chunk）。

- 方法 ：

- 简单分割 ：按固定长度（如句子数、段落数或字符数估算的 Token 数）分割。

- 重叠分块 (Overlapping Chunks) ：每个块包含上一个块的一部分结尾内容，以帮助模型维持上下文连贯性。

- 语义分块 (Semantic Chunking) ：根据文本的语义结构（如章节、段落、主题变化）来分割，效果通常更好，但实现更复杂。

- 处理 ：

- 独立处理 ：分别将每个块发送给模型处理。适用于信息提取、摘要生成等任务，最后可能需要合并结果。

- 顺序处理与状态传递 ：处理第一个块，将其输出（或关键信息摘要）作为下一个块输入的一部分，依次传递上下文。适用于需要连贯性的任务，如长文问答或持续对话。

- Map-Reduce 方式 ：并行处理所有块（Map 阶段），然后将各块的结果汇总处理（Reduce 阶段）。常用于文档摘要。

2. 文本摘要 (Summarization) ：

- 原理 ：在将文本输入最终任务模型之前，先使用另一个（可能是专门的摘要模型或同一个模型的不同调用）对文本进行摘要，减少 Token 数量。

- 方法 ：可以对整个长文本进行摘要，或者对每个分块进行摘要，然后合并摘要结果。

- 优点 ：能显著减少 Token 数。

- 缺点 ：可能会丢失部分细节信息，摘要本身的质量会影响最终结果。

3. 信息筛选与提取 (Filtering & Extraction) ：

- 原理 ：根据任务需求，预先从长文本中提取最相关的部分，只将这部分信息输入模型。

- 方法 ：可以使用关键词匹配、正则表达式、命名实体识别（NER）或更复杂的嵌入向量相似度搜索来找到相关片段。

- 优点 ：输入更聚焦，减少无关信息的干扰。

- 缺点 ：需要明确的筛选标准，可能漏掉一些间接相关但重要的信息。

4. 检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) ： - 原理 ：将长文本或文档集合预处理并存储在外部知识库（通常是向量数据库）中。当用户提问或需要处理任务时，先从知识库中检索最相关的文本片段，然后将这些片段连同原始问题/指令一起输入给大模型。

- 优点 ：非常适合处理海量文档的问答或内容生成，模型只需处理相关的上下文片段，扩展性好。

- 缺点 ：需要构建和维护检索系统，检索质量直接影响生成效果。

5. 选择具有更大上下文窗口的模型 ：

- 原理 ：不同的模型具有不同的最大 Token 限制。一些较新的模型（如 GPT-4 Turbo、Claude 3 等）提供了非常大的上下文窗口（例如 128k、200k甚至更大）。

- 优点 ：最直接的方法，减少了处理长文本的工程复杂性。

- 缺点 ：使用大窗口模型通常成本更高，且即使是最大的窗口也仍然有上限。处理超长上下文时，模型可能会出现“迷失在中间”（Lost in the Middle）的问题，即对输入中间部分的信息关注度下降。

6. 优化 Prompt :

- 原理 : 精简你的指令（Prompt），去除冗余的词语、示例或说明，为实际输入内容留出更多空间。

- 方法 : 使用更简洁的表达，减少 few-shot 示例的数量等。

选择哪种方法？

- 对于 单篇长文档问答/摘要 ：分块（带重叠或语义分块）+ 顺序处理/Map-Reduce，或者 RAG 是常用方案。

- 对于 海量文档知识库问答 ：RAG 是事实上的标准。

- 对于 需要保留大部分细节的长文生成/改写 ：分块 + 顺序处理，或者选择大窗口模型。

- 对于 只需要关键信息的任务 ：摘要或信息筛选可能足够。

通常，解决这个问题可能需要结合使用上述多种策略。例如，先对文档进行分块，然后使用 RAG 检索最相关的块，再输入给模型。你需要根据具体的应用场景、文本特性、任务需求以及可用资源（模型、算力、成本预算）来选择最合适的方法。