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[Dify] 如何应对明道云API数据过长带来的Token超限问题

 在集成明道云与大型语言模型(LLM)如ChatGPT或本地部署的Dify时,开发者经常会面临一个核心问题:API获取的数据太长,超出LLM支持的Token数限制,导致无法直接处理。本文将深入探讨这个问题的成因,并提供几种可行的解决方案,包括分段处理、外部知识库构建等策略。

明道云API数据与LLM的Token限制冲突

明道云通过API获取的业务数据结构可能极为复杂,尤其是包含长文本字段(如日志、表单记录、流程信息)时,返回的内容常常达到几千甚至上万字符。这直接与当前主流LLM的Token限制产生冲突。例如:

  • GPT-3.5支持最多约4,096个Token;

  • GPT-4(非-32K版本)支持约8,192个Token;

  • 即便使用支持32K的GPT-4 Turbo,面对多份数据时仍然可能溢出。

值得注意的是,即使尝试使用“上下文参考”或“系统提示”作为绕过Token限制的方式,上下文本身仍被计算在总Token之中,这让许多开发者误以为可以“免费挂载参

http://www.xdnf.cn/news/10092.html

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