导读：近期更新了《上下文连贯》的相关内容，包括《AI推理多轮对话如何保持上下文连贯？关键技术与调优教程》。如果 上下文连贯 对你有帮助，请转发和分享。知识越分享越有价值，感谢你的每一次传递。
多轮对话推理最容易被忽略的环节不是模型选型，而是随轮次增长的上下文状态管理。当聊天记录不断累积，位置编码、注意力掩码和KV缓存必须协同工作，否则旧信息丢失、新回复跑题。本文从请求组装、状态更新、历史裁剪三个层面拆解上下文连贯的关键实现，解释如何构造带系统提示的...
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