高通平台部署生成式 AI 模型时，如何处理长文本输入超出上下文窗口的问题？

[大闹天宫的哆啦A梦]

高通平台部署生成式 AI 模型时，如何处理长文本输入超出上下文窗口的问题？
 

[weixin_38498942]

长文本超出上下文窗口时，不能直接把全部文本一次性送入模型，否则会出现输入过长、显存压力大或推理失败。

1. 文本截断
   最直接的方法是保留关键部分：
   python
   运行

   def truncate_text(text, max_len=4096):return text[:max_len]
   

   但这种方式可能丢失信息，适合简单摘要场景。
2. 滑动窗口处理
   将长文档分成多个片段，分别处理：
   python
   运行

   chunks = split_into_chunks(long_text, chunk_size=1024)for chunk in chunks:
    result = model.process(chunk)
   

3. 使用检索增强
   先从长文本中检索相关片段，再送入模型：
   python
   运行

   relevant_chunks = retrieve(query, document_chunks)
   prompt = build_prompt(query, relevant_chunks)
   answer = model.generate(prompt)
   

4. 控制输出长度
   生成时设置最大 Token 数：
   python
   运行

model.generate(prompt, max_tokens=512)

这样可以避免模型无限制生成，也能降低端侧设备压力。