Agent开发平台如何处理长文本输入？

Agent开发平台处理长文本输入的核心挑战在于内存限制、计算效率和语义连贯性的平衡。以下是基于行业实践的五大技术方案及典型平台实现解析：

一、分块处理策略

1. 智能分块算法

• ​递归语义分割​：使用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter，根据语义边界（如段落、章节）而非固定长度切分，避免信息割裂。
• ​动态窗口调整​：根据文本复杂度自动调整块大小（如技术网页用512token，小说用2048token）。

2. 元数据管理

• 为每个文本块附加结构化元数据： class ChunkMetadata: def __init__(self): self.chunk_id = "doc_001-003" # 块唯一标识 self.start_page = 35 # 起始页码 self.keywords = ["反洗钱", "条款"] # 关键词提取 self.ner_entities = ["公司A", "2025"] # 命名实体识别

3. 典型应用

• ​腾讯云TCADP​：支持PDF/Word/Markdown的自动解析，通过text_splitter.py实现语义感知分块。

二、上下文扩展技术

1. RAG增强方案

• ​混合检索策略​： graph LR A[用户查询] --> B{语义检索} B -->|高相关| C[直接返回] B -->|低相关| D[向量检索] D --> E[Top-K片段拼接] E --> F[大模型生成]
• ​腾讯云TCADP​：集成Milvus向量数据库，支持BM25+向量双检索，召回率提升40%。

2. 长上下文模型

三、智能协作架构

1. 智能体链（CoA）模式

• ​工作流设计​： [分块Agent] → [摘要Agent] → [推理Agent] → [整合Agent]
• ​谷歌CoA案例​：处理400K token文本时，性能比基线提升100%。

2. 腾讯云TCADP实现

• ​管理Agent​：协调分块处理、摘要生成、结果聚合
• ​工作Agent​：每个处理单元专注单一任务（如法律条款提取）

四、模型优化方案

1. 稀疏注意力机制

• ​Longformer​：滑动窗口+全局token，计算复杂度降至O(n)
• ​BigBird​：随机稀疏注意力，支持16K token上下文

2. 位置编码扩展

• ​YaRN​：RoPE位置编码扩展，支持1M token输入
• ​RoPE​：旋转位置编码，保持相对位置关系

五、工程实践要点

1. 性能优化策略

• ​显存管理​：使用vLLM框架实现PagedAttention，显存利用率提升3倍
• ​并行计算​：Ray框架分布式处理，100万token文本处理时间从2小时降至18分钟

2. 腾讯云TCADP方案

# 分块处理示例
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=4000,
    chunk_overlap=500,
    separators=["\n\n", "\n", "。", "，"]
)
chunks = splitter.split_text(1000000)  # 百万字文本分块

3. 安全增强

• ​动态脱敏​：在分块阶段自动屏蔽敏感信息 def desensitize(chunk): return re.sub(r'\d{18}', '[身份证号]', chunk) # 脱敏身份证号

六、行业解决方案对比