海鲸AI通过会话级上下文维持、长期记忆存储与检索、动态上下文窗口管理三大机制实现对话记忆：一、系统将最近N轮对话与当前问题拼接成上下文输入模型，确保回复连贯；二、关键信息被结构化后存入外部数据库，下次对话时按用户ID检索并插入上下文开头；三、当上下文接近长度限制时，系统自动摘要早期低优先级内容，保留核心语义以控制token消耗。
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如果您在与海鲸AI进行多轮对话时，发现它能够准确理解“上文提到的内容”或对之前的交互有“记忆”，这得益于其背后精心设计的上下文处理机制。以下是解析其工作原理的具体步骤：
一、会话级上下文维持
该机制旨在让AI在单次对话会话中保持连贯性。系统通过将当前问题与最近的几轮对话历史（包括用户的提问和AI的回复）拼接起来，共同作为模型的新输入。这样，模型在生成回答时，能直接“看到”并参考之前的交流内容，从而实现对指代、省略等语言现象的理解。
1、当用户发起一个新问题时，系统会从会话数据库中提取最近N轮的完整对话记录。
2、将这些历史记录按照时间顺序整理，并与当前的新问题合并成一个长文本序列。
3、此长文本序列被送入大语言模型进行处理，模型基于整个上下文而非孤立的问题生成回复。
4、本次生成的回复也会被存回会话数据库，用于下一轮的上下文构建。
二、长期记忆存储与检索
为了解决单次会话之外的记忆需求，海鲸AI采用外部数据库来存储用户的关键信息。这种方法突破了模型上下文窗口的长度限制，使得重要的个性化数据可以在多次交互中被反复利用。
1、系统会对用户的对话内容进行分析，识别出需要持久化的重要信息，例如用户的偏好、习惯或明确要求记住的事项。
2、将这些结构化的关键信息摘要写入专用的长期记忆数据库，并打上用户ID和时间戳等元数据标签。
3、当下次用户发起对话时，系统会根据其身份标识，从数据库中检索相关的记忆片段。
4、检索到的关键记忆会被作为附加背景信息，优先插入到当前请求的上下文开头部分，以确保模型第一时间获知。
三、动态上下文窗口管理
由于大语言模型的上下文处理能力存在物理上限，当对话轮数过多导致总长度即将溢出时，必须采取策略优化信息密度。此机制的核心是智能地筛选和压缩历史信息，保留精髓，丢弃冗余。
1、系统实时监控当前构造的上下文总token数，当接近预设阈值时触发管理流程。
2、对现有的对话历史进行重要性评估，通常遵循以下原则：越近期的对话越重要；包含明确结论或决策的对话比闲聊更重要。
3、对于较早期且重要性较低的对话块，系统会调用模型对其进行自动摘要，将多轮对话浓缩为一两句核心要点。
4、用生成的摘要替换原始的详细对话记录，显著降低上下文长度的同时最大限度保留语义信息。
