使用 OpenAI 模型处理长文本生成需要仔细管理上下文窗口和输出结构。 OpenAI 模型（例如 GPT-3.5 Turbo）具有令牌限制（例如，许多模型为 4,096 个令牌），这意味着它们无法在单个 API 调用中处理或生成超过该限制的文本。 为了解决这个问题，开发人员通常将任务分成更小的块。 例如，如果生成一份多章节报告，您可以将其分解为单独的章节，分别生成每个章节，然后将它们组合在一起。 为了保持章节之间的一致性，请在每个新提示中包含先前内容的摘要。 例如，在编写故事时，您可以从大纲开始，生成第一章，然后将该章节的关键情节点输入到下一节的提示中。
另一种方法是迭代生成，模型以递增方式构建输出。 这涉及生成一部分文本，提取关键细节，并将这些细节用作后续请求的上下文。 例如，创建技术教程的开发人员可以首先生成一个介绍，然后使用该介绍的主要主题来构造下一步中的代码示例。 API 中的 stream=True 参数等工具可以帮助管理部分响应，但这需要自定义逻辑来组装最终输出。 此外，使用系统消息来设置指导方针（例如，“用清晰的步骤编写，重点关注 Python 示例”）有助于使模型保持正轨。 开发人员还应保守地设置 max_tokens，以避免不完整的句子，并使用 stop 序列在逻辑点（如段落的结尾）结束生成。
对于复杂的项目，请考虑将 OpenAI 模型与外部状态管理相结合。 例如，文档生成器可以使用数据库来存储生成的章节，并检索每个新 API 调用的相关上下文。 像 LangChain 这样的库提供了用于链接提示和管理跨多个请求的上下文的框架。 如果可以选择微调，则在特定领域的数据上训练模型可以提高其处理更长、结构化输出的能力。 最后，监控 API 响应是否截断（例如，检查 finish_reason 是否为 "length"），并使用调整后的参数实施重试。 例如，如果摘要被截断，则减少下一次尝试的 max_tokens 或进一步拆分输入。 这些策略平衡了模型的局限性与扩展文本生成的实际工作流程。