长上下文不是银弹：窗口增大带来成本与错误传播风险；RAG 与缓存往往更稳。

🎯 文章目标

• 认识窗口、检索与缓存的取舍
• 给出长上下文应用的最小策略

📚 背景/前置

• 窗口成本：Attention 复杂度、prefill 时间增长
• 检索：把知识外置，减少上下文负担
• 缓存：Prefix/KV 缓存复用，降低 prefill

🔧 核心内容

1) 何时用长上下文

• 输入天然长：合规文档审阅/长报告
• 强约束：需要全量上下文作证
• 否则优先 RAG：更可控、更便宜

2) 策略

• 压缩：摘要、抽取要点
• 分块：分段回答 + 汇总
• 引用：强制引用上下文来源

3) 缓存

• 前缀共享：系统提示/模板固定时收益高
• KV 大小：受限于显存，需结合并发调优

💡 实战示例：分段 + 汇总（Node.js）

async function mapReduce(chunks, ask){
  const partial = await Promise.all(chunks.map(c => ask(`仅基于以下内容回答:\n\${c}`)))
  return ask('综合这些要点，给出 200 字总结:\n' + partial.join('\n'))
}

📊 对比/取舍（速查）

• 长上下文：简单直接，但成本高且易扩散错误
• RAG：更可控；需要工程投入（索引/重排/评估）

🧪 踩坑与经验

• 盲目堆上下文：无引用/无约束导致幻觉
• 不利用缓存：prefill 成为瓶颈

📎 参考与延伸

• 长上下文评测与窗口策略
• RAG 与缓存实践

💭 总结

• 长上下文≠更好；优先“压缩/分块 + RAG + 缓存”，按需开启长窗口