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Long Context
长上下文 · 长上下文窗口
模型在一次请求里能接收和处理较大量 token 的能力，用来同时阅读长文档、代码库或长对话。
最后核验 2026-09-04 · 已核验
用一个类比理解
像把更多资料一次摊在更大的桌面上；桌面变大不代表每一页都能被同样认真地看见。建议先看：LLM
它解决什么
- 减少长材料的预切分
- 保留跨段落或跨文件关系
它不是什么
- 标称窗口大小不等于所有位置的信息都能稳定召回
- 更长输入会增加成本与延迟
适合使用
- 资料规模可控并且整体关系重要
- 需要快速原型或处理单个长文档
暂时别用
- 语料库持续增长
- 只需要少量局部事实
- 每次重复发送大量相同内容
常见失败方式
- 把能放进去误当能准确用到
- 缺少长上下文专用评测
- 忽略输入成本
和 RAG 的关系
两者不是非此即彼。常见系统先检索出一组较长材料，再利用长上下文综合它们；选择取决于数据规模、更新频率、成本和可追溯要求。
可信来源