简介
文章阐述了在大模型应用中处理长文本和生成报告时必须采用分段处理的原则。由于大模型存在上下文长度限制，当文本超过一万字时性能会显著下降。解决方法是采用"分而治之"的思想：先梳理报告结构，针对不同内容分别处理，再拼接成完整报告。对于长文总结，可以分段处理内容，但可能会丢失细节，此时可结合知识库检索获取具体信息。长文处理是技术难点，需在效果和技术间找到平衡点。
“大模型长文处理中，只能使用分段处理的思想，这是大模型应用的原则。”
最近在研究大模型报告生成和长文本处理的功能，然后发现之前在做大模型应用时很少出现上下文超长的情况，最多也就是多轮对话中出现，而多轮对话主要是由于历史记录导致上下文超长，所以只需要做好历史记录管理即可。
但在生成报告和长文本处理过程中，其情况和长对话又有一定的区别；因为报告生成和长文本处理一般不涉及历史记录的问题，但需要对文本内容进行分块处理，否则很容易导致上下文超长的问题，而这一点是大模型本身的特性，无法避免。
也就是说，在大模型应用中长文本只能分段处理，而无法一次性处理，这是大模型应用的原则。
给大家一个具体的场景，以四大名著为例，怎么让模型从一个什么都不知道的小白，变成一个对四大名著知之甚深的助手？
大模型应用长文本处理
事实上严格来说报告生成也属于长文本处理的范畴，因为从实际应用角度来看，一万字左右是大模型性能的一个分界点，虽然现在很多模型提供的上下文窗口越来越大，但当文字超过一个临界值时，模型的效果就会直线下降。
所以，基于这个基本原则，我们来梳理一下报告生成或者说长文本处理的流程会面临哪些问题。
在之前用人工进行报告撰写时，前期可能要查阅大量的资料和数据，然后需要从这些资料和数据中梳理出我们需要的东西，并用规范化的格式描述出来。
而对大模型来说也是如此，我们首先要给大模型足够的参考资料，大模型才能完成我们所需要的任务。
而这就是导致模型上下文超长的罪魁祸首，因为写一篇报告可能要参考多份其它报告，并且还需要大量的数据。
由于模型上下文限制的问题，因此我们只能通过分块处理，分而治之的思想，对参考内容进行逻辑上的分块，不要把所有内容全部一次性的给到模型；而是先梳理出报告的结构，针对不同的内容，使用合适的数据生成报告内容；然后再通过拼接的方式，把报告不同的部分组装成一个完整的报告内容。
而长文处理也是使用同样的思想，比如说长文总结；举个简单的例子，我们把四大名著的内容给到模型，让模型去了解四大名著的主要剧情，以及各讲了什么故事，做个简单的总结。
所以，这时我们首先要对四大名著做个大概的介绍，让模型了解基本情况；之后，再分段把四大名著的内容丢给模型，让模型分别进行学习和总结；这样才能实现最终的效果。
但这里其实还是有很多问题，如虽然对整个四大名著进行了整体概括，大模型也大概知道了四大名著是个什么东西，大概讲了什么故事；但故事的具体细节，它可能就记不清了。
因为你不管总结提炼的再好，当内容太多时总会丢失部分细节；所以这时知识库的作用就体现出来了，先了解四大名著的简单概要，当需要具体细节时再通过知识库检索的方式，获取具体内容。
长文处理在模型应用中是一个技术难点，不论你怎么做都很难达到完美的效果，只能根据具体的情况和需求，在效果和技术之间找到一个平衡点。
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