上下文窗口可以扩展吗？

扩展上下文窗口是指允许处理超出模型原生词元限制的信息的技术。虽然底层模型架构有固定的上下文窗口大小，但存在特定方法来有效处理更大的输入。

关键方法包括将长内容分解为可管理的块进行处理，以及使用向量数据库等外部存储按需检索相关信息（"记忆增强"）。这在很大程度上取决于具体模型和实现平台。精心设计的分块策略和高效的检索机制对于保持相关性和避免性能损失至关重要。当有效上下文显著超过原生限制时，质量和计算成本通常会下降。

要实现上下文扩展：将大型输入构建为连贯的片段；将这些片段存储在可检索的数据存储中；对于每个用户查询，搜索数据存储以找到最相关的片段；将这些片段与查询一起输入模型。这使得处理大量文档或对话成为可能，改善长时间交互中的连续性或大型数据集的分析，代价是增加的复杂性和潜在的检索延迟。它在不改变核心模型基本约束的情况下提供了更广泛的信息覆盖。