hyb217 LV
发表于 2025-4-11 09:15:02
豆包AI清除上下文，清除的主要是在当前交互过程中所积累的对话相关信息。
首先，它清除的是过往交流中产生的具体提问内容。比如用户之前询问“如何制作巧克力蛋糕”，以及围绕这个问题展开的一系列追问，像“制作过程中需要注意哪些温度控制”等具体的问题文本都会被清除。这些问题是交互的起点，承载着用户特定的需求和关注点，清除后就如同对话历史中不再记录这些明确的发问语句。
其次，与之相关的回答内容也会被清除。针对“如何制作巧克力蛋糕”所给出的详细步骤，包括准备的食材、制作流程、烘焙时间等具体的回答信息，在清除上下文后将不再留存于当前交互的“记忆”中。这些回答是基于问题生成的针对性知识输出，清除上下文意味着这部分关联的解答也被抹去。
再者，清除上下文还涉及到在对话过程中所形成的逻辑关系和语境信息。例如，在围绕巧克力蛋糕问题交流时，用户提到是为了生日聚会制作，这就构建了一个特定的语境。当清除上下文后，这个与问题相关联的背景信息以及基于此产生的逻辑关系，比如推荐适合多人份的蛋糕尺寸等，都会一同被清除。
另外，在交流过程中系统所进行的中间推理和处理信息也会被清除。为了生成合理准确的回答，豆包AI会在内部进行各种语义分析、知识匹配等操作，这些过程中产生的中间数据和处理状态，在清除上下文时也会被清理。
这样的清除机制具有重要意义。一方面，它可以让新的对话不受过往对话的干扰，用户可以开启全新主题的交流，就像开启一段没有历史包袱的全新对话。另一方面，对于隐私保护也有一定作用，避免用户过往的敏感问题和相关回答信息一直留存，保障用户信息安全。总之，豆包AI清除上下文是对对话历史相关信息的一次全面清理，为新的交互创造一个相对独立和“干净”的环境 。 |
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