在 LangChain 工作流程中处理大型输入尺寸需要管理令牌限制、维护上下文和优化处理的策略。大多数语言模型 (LM) 都有最大令牌约束——例如，GPT-3.5 Turbo 最多可处理 4,096 个令牌。为了在这些限制内工作，使用 LangChain 的文本拆分器将输入分解为更小的块。RecursiveCharacterTextSplitter 是一种常见的工具，它通过迭代分隔符（如段落、句子或单词）来拆分文本，以保留逻辑结构。例如，将一个 10,000 字的文档拆分为 1,000 个令牌的块，确保每个部分都适合模型的输入大小。块之间的重叠（例如，块大小的 10%）有助于保持各个部分之间的上下文，从而减少想法的碎片化。这种方法对于总结或回答冗长文档的问题等任务至关重要。
另一种方法是将总结与迭代处理相结合。例如，使用 LangChain 的 MapReduceChain 首先总结各个块（“映射”步骤），然后将这些摘要合并为最终输出（“归约”步骤）。这减少了发送到 LM 的总令牌数量，同时保留了关键信息。或者，RefineChain 通过处理每个块并逐步改进输出来迭代地构建响应。对于 50 页的 PDF，您可以分别总结每一页，然后以分层方式合并这些摘要。这平衡了效率和深度，但需要仔细调整以避免在聚合过程中丢失关键细节。
对于实时工作流程，请考虑集成检索增强技术。LangChain 的 RetrievalQA 链将向量数据库（如 FAISS 或 Pinecone）与 LM 查询配对。无需处理整个输入，您可以索引数据并仅检索每个查询的相关片段。例如，嵌入大型 FAQ 文档允许系统在生成最终响应之前获取前三个最相关的答案。这最大限度地减少了令牌使用和延迟，同时保持了准确性。此外，使用诸如 ConversationBufferWindowMemory 之类的内存模块有助于跟踪交互之间的基本上下文，而无需存储整个历史记录。通过结合分块、总结和检索，您可以有效地扩展 LangChain 工作流程，同时管理计算成本和模型限制。