你有没有遇到过这样的情况：和 AI 聊了十几轮，突然发现它"忘记"了之前说过的内容？或者 API 调用因为 Token 超限直接报错？
这是因为大模型有上下文长度限制，对话越长，历史消息越多，就越容易超限。结合我的理解，这篇文章分享一下如何实现上下文压缩，让你的 AI 应用既能"记住"关键信息，又能节省成本。
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你有没有遇到过这样的情况：和 AI 聊了十几轮，突然发现它"忘记"了之前说过的内容？或者 API 调用因为 Token 超限直接报错？
这是因为大模型有上下文长度限制，对话越长，历史消息越多，就越容易超限。结合我的理解，这篇文章分享一下如何实现上下文压缩，让你的 AI 应用既能"记住"关键信息，又能节省成本。
一次尴尬的技术面试，却让我彻底搞懂了JWT的适用场景
记得那是一个周二的下午，我正信心满满地参加一家互联网公司的技术面试。前面几个问题我都对答如流，直到面试官突然问道：“看你项目里用到了JWT，那你能说说在什么情况下适合使用JWT作为token吗？”
我瞬间愣住了，大脑一片空白。我知道JWT的结构，会用它实现登录功能，却从未深入思考过它的适用场景。
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