第 53 题：上下文压缩（Context Compression）在长文本场景的应用 题目 解释上下文压缩（Context Compression）技术在长文本场景的应用。 一、为什么需要上下文压缩？ 长文档、多轮对话或大量检索结果会占满 context 窗口，导致：超出模型长度限制、重点信息被挤到边缘、成本与延迟上升。上下文压缩 指在保留关键信息的前提下缩短或摘要送入模型的文本，使更多内容“塞得进”且关键信息不丢。 二、常见做法  摘要：对长段做摘要（用模型或抽取式摘要），只把摘要放入 prompt；适合“只要大意”的问答与检索后阅读。 选择性保留：按相关性或重要性筛选句子/段落（如用检索分...

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影石一面 2025.10.20二面问了一些开放型问题，为什么学前端之类的是否参与过埋点体系的建设及承担的工作？埋点的发送方式及发送目的地？将 React 的 CSR 页面迁移成 SSR 时遇到的问题？CSR 和 SSR 时页面远程数据请求的区别？SSR迁徙SSR 时因可能没有 cookie，如何解决用户鉴权问题？SSR迁徙上线后 FSP 从 90 缩短到 1.8 秒以内 的情况？性能指标采集？React 函数式组件和类组件的区别？localStorage 和 cookie 的区别？Cookie的特性SSE（Server-Sent Events）是什么？HTTP2 的其他特性？tree shak...