> 當AI模型面對浩瀚文檔卻只能處理零星片段，當關鍵信息散落各處而模型“視而不見”，我們該如何打破這堵無形的墻？

 

在自然語言處理領域，**輸入長度限制**（常被稱為“光標區域限制”）如同一個無形的牢籠，嚴重制約了大型語言模型（LLM）在真實場景中的應用潛力。無論是分析整本技術手冊、追蹤長程對話邏輯，還是處理超長代碼庫，模型常常因輸入截斷而丟失關鍵信息。本文將深入剖析這一痛點，提出三層遞進式解決方案，并輔以創新架構設計和完整代碼實現。

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### 一、問題深潛：當AI遇上“管中窺豹”

**典型場景痛點：**
- 醫療報告分析：一份完整的患者病歷可能包含數萬字的檢查記錄、病史描述和影像報告摘要
- 法律合同審查：大型并購協議動輒超過100頁，關鍵條款相互引用
- 代碼庫理解：現代化軟件項目包含數十萬行代碼，模塊間存在復雜依賴

```python
# 模擬模型輸入限制 - 通常為512/1024/2048個token
def truncate_input(text, max_tokens=1024):
    tokens = text.split()  # 簡化分詞
    truncated = " ".join(tokens[:max_tokens])
    return truncated

# 一份長達5000詞的科研論文摘要
research_paper = get_paper_abstract(paper_id="2310.12345") 
# 被截斷為前1024個詞<