合理优化上下文窗口可提升DeepSeek模型理解力。一、精简输入，前置关键指令，删减冗余，用摘要替代长对话；二、分段处理长文本，添加“接上文”等标记并提示连贯输出；三、设定角色与状态，明确“用户：研究员”等身份，每轮重申主题与前提，增强上下文一致性。
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如果您在使用DeepSeek进行文本生成或对话时发现模型无法准确理解复杂语境，可能是由于上下文窗口的利用不够充分。合理管理与优化上下文窗口可显著提升模型的理解能力与输出质量。
本文运行环境：MacBook Pro，macOS Sonoma
一、控制输入长度以保留关键上下文
DeepSeek的上下文窗口有最大长度限制，超出部分将被截断。通过精简输入内容，确保最重要的信息保留在窗口内，有助于模型更准确地响应。
1、识别当前任务中最关键的提问或指令内容，将其置于输入文本的靠前位置。
2、删除重复或冗余的背景描述，保留唯一且必要的上下文信息。
3、对于长篇对话，定期总结之前的交流要点，并用摘要替代原始多轮内容。
二、分段处理并标记上下文关系
当处理超长文本时，可将内容拆分为多个片段，并在每个片段中加入结构化提示，帮助模型建立前后关联。
1、将文档按逻辑段落切分为若干块，每块控制在上下文窗口容量以内。
2、在每个新片段开头添加类似“接上文”、“第2部分”等标识，明确告知模型当前内容的位置关系。
3、在请求生成时提示“请结合之前的内容进行连贯输出”，增强一致性。
三、使用显式角色和状态追踪机制
在多轮对话中，通过设定固定角色和状态变量的方式，辅助模型维持上下文记忆。
1、为用户和模型分别指定角色名称，例如“用户：研究员”、“助手：AI分析员”。
2、在每轮输入中加入简短的状态说明，如“当前讨论主题：数据预处理方法”。
3、避免依赖模型自动记忆长期信息，主动在输入中重申关键前提条件。
