大型语言模型（LLMs）通过处理和保留有限令牌窗口内先前交互信息的能力来管理对话中的上下文切换。当对话主题发生变化时，模型会利用最新的输入及其内部维护的对话历史表示来调整其响应。这通过注意力层等机制实现，注意力层会对输入序列不同部分的关联性进行加权。例如，如果用户先讨论天气，然后突然询问编程问题，模型会识别最新查询中的“代码”或“Python”等关键词，并将其优先级置于早期上下文之上。然而，此过程的有效性取决于模型的上下文窗口大小——超出此限制的较早交流将不再可访问，这可能导致上下文跟踪不完整。
当对话包含突然或模棱两可的主题变化时，就会出现一个实际挑战。例如，如果一位开发者在没有任何过渡的情况下先问“如何在 C++ 中调试内存泄漏？”，接着问“煮意大利面最好的方法是什么？”，模型必须推断出第二个查询与之前无关。为了处理这种情况，LLMs 会分析新输入中的语法和语义线索。它们可能会识别出“煮意大利面”与先前的编程上下文没有联系，并重新调整焦点。然而，微妙的转变——例如在没有明确标记的情况下从后端代码转向前端设计——可能会使模型感到困惑。开发者可以通过清晰地组织输入来缓解这种情况，例如在新主题前加上“切换到烹饪：如何……”之类的短语。这有助于模型更有效地对上下文进行分段。
为了改进上下文切换，开发者通常会以编程方式管理对话历史记录。例如，在使用像 OpenAI 这样的 API 时，应用程序可以在主题更改后重置上下文窗口，或注入系统消息（例如，“用户现在正在询问烹饪问题”）来引导模型。另一种方法是截断较早的令牌以保持在模型的最大序列长度内。对话摘要等工具也能提供帮助——将先前的交流压缩成简短摘要可以为新主题腾出令牌空间。例如，在长时间讨论 API 集成后，像“我们讨论了身份验证方法”这样的摘要允许模型保留关键点，而无需存储所有细节。这些技术确保 LLM 即使在主题演变时也能与用户当前的意图保持一致。