尊敬的各位同仁， 欢迎来到今天的技术讲座。今天我们将深入探讨一个在处理大规模循环图时，尤其是在与现代AI系统（如大型语言模型）结合使用时，日益凸显的挑战——即如何防止重复的背景信息充斥上下文窗口，我们称之为“Contextual De-duplication”，即上下文相关的去重。 一、引言：大规模循环图与上下文窗口的挑战 在复杂的软件系统、知识图谱、社交网络、代码依赖关系，乃至智能体的记忆和决策流程中，我们经常会遇到大规模的循环图结构。这些图拥有海量的节点和边，并且其固有的循环特性意味着从一个节点出发，经过一系列路径，最终可能回到或经过之前访问过的节点。 当我们将这些图中的信息提取出来，作为背景知识输入给一个“上下文窗口”时（例如，一个大型语言模型的输入缓冲区，一个智能体的短期记忆，或一个数据处理管道的临时存储），一个核心问题便浮现出来：如何高效、精确地管理这些信息？ 什么是“上下文窗口”？ 在本次讲座中，上下文窗口可以被理解为： 大型语言模型（LLM）的输入令牌限制： 模型能够同时处理的文本量是有限的，超出部分会被截断或导致性能下降。 智能体（Agent）的短期记忆： 智能体在执行 …
继续阅读“什么是 ‘Contextual De-duplication’：在大规模循环图中，如何防止重复的背景信息充斥上下文窗口？”