Что можно сделать, когда при длительной работе агента контекст постепенно заполняется?

При работе с большими контекстами в документах (например, при обработке длинных текстов в NLP или генеративных моделях) применяются следующие подходы:

• Разбиение на части (chunking): деление документа на логические или фиксированные по размеру сегменты для отдельной обработки.
• Использование скользящего окна: обработка последовательных перекрывающихся фрагментов для сохранения контекста.
• Иерархические модели: сначала извлечение ключевых идей из частей, затем объединение результатов.
• Векторное представление и поиск по embedding: для быстрого поиска релевантных частей документа.

Например, при работе с LLM, которые имеют ограничение на длину входа, документ разбивается на абзацы, каждый из которых кодируется отдельно, а затем результаты агрегируются.