业内在做聊天机器人时，通常用下面几类方式应对「历史太长、存不下、模型也吃不下」的问题，你可以对照知你客服当前做法做取舍。

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## 1. 滑动窗口（Sliding Window）

——你已经在用

只保留最近 N 轮/最近 N token 的原始对话发给模型，更早的直接丢掉。

- 优点：实现简单、延迟可控、不超上下文。

- 缺点：早期重要信息会丢。

- 适用：短对话、客服/问答、对「很久以前说过什么」不敏感的场景。

知你客服的「最近 8 条 + 截断」就是这一种。

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## 2. summarization / 对话压缩（Summarization）

不直接传全部历史，而是定期把旧对话压缩成一段摘要，和最近几轮一起发给模型。

- 做法举例：每 5～10 轮或每 N token，用一个小模型/规则把「之前聊了什么、结论是什么」压成几句话（例如：「用户咨询了陕西地市数量，已告知 10 个地级市；随后问了西安天气。」），再和最近 2～3 轮原始对话一起进 prompt。

- 优点：在有限 token 里保留更长时间的语义，长对话也能「记得梗概」。

- 缺点：要额外做摘要（成本/延迟），摘要质量会影响后续回复。

- 业内：很多带「长期记忆」的对话系统都会用「摘要 + 最近几轮」的组合。

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## 3. 分层 / 长短记忆（Hierarchical Memory）

把记忆拆成「短期」和「长期」：

- 短期：最近几轮原始对话（滑动窗口），保证当前话题连贯。

- 长期：结构化信息（用户偏好、关键事实、已解决事项等），用紧凑格式存（键值、列表、几句话描述），每次只取和当前 query 最相关的几条塞进 prompt。

这样存可以很多，但发给模型的只是一小段「短期 + 精选长期」，既克服「存不下」也克服「模型吃不下」。

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## 4. 检索增强记忆（Retrieval-Augmented Memory）

不按「时间顺序」截断，而是按「相关性」选要传给模型的历史：

- 把所有历史（或摘要）存进向量库/检索系统（按句或按轮做 embedding）。

- 每次请求时：用当前用户输入做 query，检索出最相关的 K 条历史（或 K 段摘要），只把这 K 条放进 prompt。

- 优点：长对话里「很久以前但和当前问题相关」的内容仍能被用上；token 用在「有用」的句子上。

- 缺点：需要向量存储与检索、延迟和成本略高。

- 业内：不少智能客服、带「记忆」的对话产品会采用「检索 + 最近几轮」混合。

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## 5. 结构化记忆（Structured Memory）

不存整段对话，而是抽成结构化信息再喂给模型：

- 例如：用户画像（地区、偏好）、已澄清的实体（产品名、订单号）、意图/槽位、关键结论（「用户已接受方案 A」）。

- 存成 JSON/键值或固定模板的「记忆卡片」，每次只把和当前话题相关的几条拼成一小段文字进 prompt。

- 优点：token 利用率高、可控、可解释；模型输入长度稳定。

- 缺点：要设计 schema 和抽取逻辑（规则或小模型）。

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## 6. 大上下文模型 + 预算控制（Long Context + Budget）

用超长上下文模型（如 128K、1M token）多塞一些原始历史，同时做显式 token 预算：

- 例如：系统提示 500、当前输入 300、历史 4000、预留回复 1000；在「历史」预算内用滑动窗口或「摘要 + 最近几轮」填充。

- 优点：能带更多轮原始对话，体验更连贯。

- 缺点：长上下文贵、慢，且模型对「中间部分」的利用往往不如开头/结尾，所以业内仍会配合截断或摘要。

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## 7. 小结：如何「克服」这个问题

|思路|本质|典型场景|
|---|---|---|
|滑动窗口|只保留最近 N 轮/ N token|客服、简单问答（你当前做法）|
|摘要/压缩|旧对话压成短文，和最近几轮一起送|长对话、需要「记得之前聊过什么」|
|分层记忆|短期原始 + 长期结构化/摘要|带用户画像、多轮任务的对话|
|检索增强|按相关性取历史，不按时间全塞|知识型、支持「很久以前提到过」的机器人|
|结构化记忆|只存和传递关键事实/槽位|任务型、表单填写、强可控回复|
|长上下文+预算|用大 context 但控制每部分 token|高端对话产品，配合上述手段|

所以业内并不是单靠「存更多轮」或「无脑塞长历史」，而是：

- 存储：可以多存（DB/向量库/摘要），

- 送给模型：通过截断、摘要、检索、结构化把「该让模型看到什么」控制在 token 预算内。

知你客服目前是「存储有限 + 只传最近 8 条」的滑动窗口；若以后要「记更多、用更久」，可以在不改大模型的前提下，加上摘要或检索/结构化记忆中的一种或两种，就能在同样 token 限制下明显提升「记忆」能力。