摘要
一句话总结 本文介绍了在 ChatGPT 等大语言模型存在上下文窗口限制的情况下，通过预训练、微调和检索增强生成（RAG）三种方式处理和输入超长文本的解决方案。
关键要点
- ChatGPT 等大语言模型单次输入输出存在限制，例如 GPT-4o 的上下文窗口理论上限为 32K（约 50 页英文，中文更少），无法直接输入整本长篇书籍。
- 解决方案一：利用大模型在预训练阶段已学习的公开文献（如《三国演义》），无需用户再次完整传入。
- 解决方案二：对模型进行微调（Fine-tuning），需要将长文本拆分为较小的文本块，并整理成问答对的形式让模型学习新知识。
- 解决方案三：使用检索增强生成（RAG），这是目前处理长文本的主流做法。
- RAG 的工作机制是根据用户提问，在长文本中检索出最相关的若干段落，然后将问题和检索出的段落一并提交给大模型，由其归纳生成最终回答，从而绕过全文输入的限制。
风险与不足
- 依赖预训练内容在回答针对性问题（如默写特定章节）时，可能会出现幻觉或内容不准确的情况。
- 微调学到的知识可能不完整，且会与原有知识库混合，除非提问与训练时的问题一致，否则回答效果未必理想。
- 微调对数据准备的要求极高，且实施成本不低。
- RAG 技术的主要难点和挑战在于如何精准检索到最相关的文本内容。
正文
问：我跟chatgpt对话，要给他喂大量数据，难道这些数据就都靠那个对话框输入输出吗？比如说我喂它一部三国演义txt文档。然后它就卡住不动了。
答：ChatGPT或者其他同类 LLM，你一次输入的内容是有限的，比如ChatGPT的GPT-4o，一次最多理论上输入输出加起来是32K的上下文窗口，英文也就是50页的样子，中文更少，所以你不可能把一本三国演义、红楼梦这样的全塞进去。
那么怎么绕过限制呢？
有几种办法：
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在大语言模型预训练阶段就把这些内容训练进去，比如红楼梦三国演义这种预训练中已经有了，那么就不需要再传入完整内容了。但由于预训练内容很多，所以在针对性提问时还是有可能出现幻觉或者不准确。比如你让它默写三国演义的一些特定章节不一定会很完整。
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将输入的内容进行微调，这样模型还是能学习一些新的知识和文本风格，但是微调时要先行对内容分块，也就是一本小说要拆成很多块，每一块可能就几页内容，并且要拆成问题和答案一对一对的，虽然是通过微调“学习”了新知识，但是并不代表它学到的知识是完整的，再加上原有知识库内容混在一起，所以针对微调的内容提问，未必会有好的效果，除非你的问题和微调时喂的问题一样的。另外微调对数据的准备要求很高，微调的成本也不低。
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做RAG（检索增强生成），这是目前主流的做法。简单来说就是不需要预训练你的长文本（比如三国演义），而是根据你提问的内容，去长文本里面检索出来最相关的若干段落，然后将问题和检索出来的段落，一起交给ChatGPT，让它根据问题和检索结果，回答你的问题。
比如说，你问ChatGPT：“三顾茅庐是哪三顾？”ChatGPT就根据你的问题，提炼出“三顾茅庐”关键字，找出三顾茅庐相关的几个章节，然后把这几个章节给ChatGPT：“用户问三顾茅庐是哪三顾，这里是我找出来的三顾茅庐之一顾茅庐、二顾茅庐、三顾茅庐内容如下，你来帮助回答用户的问题”，于是ChatGPT给你总结归纳了一下。这样就不需要把整一个本书都扔给它。
当然 RAG 的难点在于怎么检索到最相关的内容，这部分是相当有挑战的。