上下文窗口

Claude 4.6 等模型推出的 100 万字符上下文窗口正在改变 AI 架构。本文深入探讨“迷失中段”问题、延迟挑战以及在何种情况下应选择 RAG 而非上下文填充。

深入探讨从传统的 RAG 架构向递归语言模型 (RLM) 的转变，以处理超大规模文档。学习如何构建一个基于 Python 的原型，使 LLM 能够通过工具调用和递归子调用自主导航并分析超过 100 万个 Token。

探索如何通过递归摘要和 Map-Reduce 模式克服上下文窗口限制，利用 LLM 处理数百万 Token 的实用方法。