在对话中，大语言模型（LLM）处理上下文时，早期的消息会影响后续消息的解读。经过10-15条消息后，可能会出现几种问题：首先，响应变得更长，模型开始总结之前的消息而不是直接回答；其次，特定性降低，模型开始更多地使用模糊语言，给出不确定的回答；再次，格式出现问题，JSON或结构化输出在最初正常的情况下开始失败；最后，模型可能会忘记之前的约束条件。这种上下文污染的问题往往在用户报告之前无人测试，导致生...