摘要
本发明属于人工智能技术领域,具体涉及一种生成式人工智能模型的上下文输入处理方法,基于生成式大模型的输出消息构建消息链,从而构建历史上下文消息输入到大模型中。当消息链消息节点数超过大模型最大上下文窗口时,基于消息链的节点消息摘要创建新的消息链。构建历史上下文消息时,直接获取当前消息链上的节点消息作为大模型输入的历史上下文消息,如果大模型的输出参考了历史上下文消息,逆向反推得到第一消息链对应的消息组,再以第一消息链对应的消息组构造上下文再次输入到大模型,让大模型再次进行生成。避免了上下文消息丢失或截断,在处理多轮任务时能够充分捕捉关键信息和语义管理,从而提升生成质量。