大模型处理长文本面临上下文窗口限制和处理能力下降的挑战。文章提出两种解决方案：多次生成后拼接完整报告，或分批处理数据后再总结。推荐采用分步骤处理方法，因其更符合人类操作习惯，也适应报告不同部分的不同需求。处理长文本时，需认清需求并了解模型能力极限，在模型能力范围内解决问题。
“长文处理中，最好的方式就是分步处理，而不是一次性解决所有问题。”
在大模型应用中，长文本处理应该算是一个重点，也是一个难点；原因有二，一是因为大模型上下文窗口有大小限制，二是因为当文本过长时，大模型的处理能力会下降，导致文本丢失或理解偏差。
但不能因为有问题就因噎废食，所以怎么用大模型解决这些问题？
大模型长文本处理
最近作者遇到一个需求，是根据审核结果生成一份专业的审核报告，但由于数据量较大导致上下文超长，因此需要解决这个超长问题。
但是呢又担心一个问题，就是如果每次只给模型一部分数据，模型在进行总结报告时会不会出现理解偏差，即最后给出的报告不准确，当然这个是从业务的角度出发。
但如果从技术的角度出发，由于模型的上下文限制，我们又无法完全一次性把所有数据全部给到模型，这个是由模型的特性决定的，无法改变。
所以，这时候应该怎么解决这个问题？
首先从第一性原理出发，模型的上下文窗口限制是我们无法绕过的一个坎，所以我们只有一个办法，那就是在模型上下文窗口内解决这个问题。
所以，这里我们有两种解决方案，或者说也是一种解决方案。
第一，在我们人类自己进行总结报告时，报告的每一部分也是一点一点写出来的；而报告的不同部分使用的数据和内容也不一样。
因此，第一种方案就是通过多次生成，然后拼接成一份完整的报告；即根据报告的要求，生成报告的每一部分都使用需要的数据，不需要的数据直接给过滤掉。这样通过多次生成的方式，就可以生成一份完整的总结报告。
其次，对审核数据进行分批处理，对每个批次的数据生成相应的报告内容；然后再对每部分内容进行总结处理。这样也可以生成完整的总结报告。
但面对这两种方案，我们到底使用哪种方案比较好呢？
从作者的个人经验上来看，其实第一种解决方案更好。
原因在于，一份完整的报告分为多个部分，如概览，详细审核内容，建议，总结等。
其中，每个部分的内容和要求都不相同，即使我们人工处理时，也是先解决第一部分，再解决第二部分，第三部分。
所以，从理论和实际操作上来说，分步骤处理更符合人类的操作习惯，而这一点对大模型来说同样如此。
而且从报告本身的角度来看，报告的有些内容需要模型自主生成，但有些报告的内容是有范式的，简单来说就是有些报告格式和内容是固定的，其中只有一部分内容需要我们进行手动填充，而不是要填充整个内容。
所以说，在长文处理中，一我们需要认清我们的需求，二我们要了解模型的能力极限；不能在超脱模型本身能力的范畴去实现它不可能完成的任务。
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