Kimi、Claude、GPT 长上下文下，历史消息还要不要摘要？

[半糖]

如果用 Kimi、Claude、GPT 这类长上下文模型，多轮聊天历史还需要摘要吗？直接全留不就行了？

[nora]

需要。全留会慢、贵，而且旧信息可能干扰当前状态。

[小唐]

长上下文更像大桌子，不是自动整理桌子。东西全摊开，模型也会拿错。

[林小北]

历史消息分三类：当前有效事实、已解决过程、闲聊噪声。长上下文不该让这三类平权。

[陈一]

摘要不是为了“塞不下”才做，也是为了让模型看见当前状态。

[melo]

我们把最近 6 轮原文保留，早期历史压成状态。投诉场景再额外保留关键原话。

[小蓝]

用户情绪会不会被摘要磨掉？

[葡萄冰]

会，所以情绪要结构化保留，比如“用户对重复解释不耐烦”。必要时保留原句。

[rootless]

成本也明显。长上下文模型每轮带全历史，用户多聊几次账单很快上去。

[普通网友A]

那摘要错了怎么办？

[zeroOne]

保留来源轮次，必要时回查原文。摘要更新做校验，不让模型凭空加事实。

[leaf_1997]

还有隐私。全历史里可能有身份证、手机号，后续问题不需要就别反复发送。

[半糖]

我以为长上下文能省掉记忆系统，看来还是要做。

[nora]

是的，长上下文降低了截断压力，但没有替代会话状态。

[小唐]

真正省事的是清晰状态，不是更大的窗口。