ChatGLM-6B使用教程：多轮对话上下文管理技巧-开发者社区

ChatGLM-6B使用教程：多轮对话上下文管理技巧

1. 为什么你需要关注上下文管理

你有没有遇到过这样的情况：和AI聊到一半，它突然忘了前面说了什么？问它“刚才提到的那个方案能再详细说说吗”，结果它一脸茫然，重新开始解释？这不是模型笨，而是上下文没管好。

ChatGLM-6B本身具备优秀的语言理解和生成能力，但它的“记性”不是无限的——它只能记住有限长度的对话历史。真正决定你用得顺不顺、效果好不好、像不像真人聊天的，不是模型有多大，而是你能不能把上下文用对、用巧、用稳。

这篇教程不讲大道理，不堆参数，就带你从零开始，搞懂ChatGLM-6B里最实用也最容易被忽略的一环：多轮对话上下文管理。你会学到怎么让模型真正“听懂你的话”，怎么避免答非所问，怎么在复杂任务中保持逻辑连贯，甚至怎么用几行代码自己控制对话节奏。

全程基于CSDN镜像环境实操，所有操作开箱即用，不需要额外下载模型、编译环境或调试依赖。

2. 先看清这个镜像到底装了什么

2.1 镜像本质：一个开箱即用的对话服务系统

这个ChatGLM-6B镜像不是简单扔进一个模型文件就完事了。它是一整套为生产环境打磨过的智能对话服务：

模型本体是清华大学KEG实验室与智谱AI联合发布的开源双语大模型ChatGLM-6B，62亿参数，中文理解强、响应快、风格自然；
所有模型权重已预置在/ChatGLM-Service/model_weights/目录下，启动服务时直接加载，不联网、不卡顿、不报错；
后台用Supervisor守护进程，哪怕模型推理偶尔出错，也会自动重启，服务不中断；
前端用Gradio搭建了简洁直观的Web界面，中英文切换自如，温度、最大长度等关键参数点点鼠标就能调。

换句话说，你拿到的不是一个“需要折腾半天才能跑起来”的模型，而是一个随时可对话、稳定可交付、调整可落地的对话系统。

2.2 上下文管理，藏在哪儿？

很多人以为上下文管理是模型内部的事，其实不然。在这个镜像里，上下文流转发生在三个关键位置：

前端层（Gradio）：对话历史以列表形式保存在浏览器内存中，每次发送新消息时，会把整个历史拼成一段文本传给后端；
服务层（app.py）：接收前端传来的完整对话历史，按ChatGLM-6B要求的格式组装成history = [[q1, a1], [q2, a2], ...]结构，再喂给模型；
模型层（Transformers + ChatGLMTokenizer）：真正做截断、编码、注意力掩码的地方——它只认固定长度的token序列，超出部分会被无情丢弃。

所以，上下文不是“模型记得住多少句”，而是“你传给它的那串文本，有没有被合理截断、有没有保留关键信息、有没有破坏对话结构”。

3. 多轮对话实战：从默认行为到精准控制

3.1 默认模式下，它到底记住了什么？

先打开http://127.0.0.1:7860，试试这个小测试：

你：请帮我写一封辞职信，理由是想回老家照顾父母。
模型：好的，这是一封简洁得体的辞职信……（返回正文）
你：改成正式一点的语气，加上感谢公司培养的部分。
模型：（可能重写整封信，也可能只补一句感谢）

为什么会这样？因为Gradio前端默认把全部历史发给后端，而app.py里的逻辑是：把用户最新一条输入当作“当前问题”，把之前所有问答对作为history传入模型。但ChatGLM-6B的tokenizer对中文处理很敏感——一个长段落可能被切得支离破碎，导致模型“看得到字，看不懂意”。

我们来验证一下实际token长度：

from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/ChatGLM-Service/model_weights") text = "请帮我写一封辞职信，理由是想回老家照顾父母。改成正式一点的语气，加上感谢公司培养的部分。" print(len(tokenizer.encode(text))) # 实测约42个token

而ChatGLM-6B的上下文窗口是2048 token。表面看绰绰有余，但别忘了：每轮对话还要加上系统提示、角色标识、分隔符，以及模型自己的输出。真实可用的“用户可写空间”，往往只剩1200–1500 token。

3.2 三招提升上下文有效性

3.2.1 精简历史，只留关键轮次

与其把10轮对话全塞进去，不如只保留最近3–5轮。你可以手动点击「清空对话」后，从最关键的问题开始重聊；更推荐的做法，是在Gradio界面上右键检查元素，找到提交按钮对应的JS逻辑，临时修改history数组长度——但这对新手门槛略高。

更务实的办法是：养成“分段推进”的对话习惯。比如处理一份合同审核：

第一轮：“请通读这份合同，指出主要风险点” → 得到摘要
第二轮：“第3条‘不可抗力’定义太宽泛，请给出修改建议” → 聚焦单点
第三轮：“把修改建议整合成一段正式批注” → 输出交付物

每轮都带着明确目标，模型不用“回忆全局”，只需聚焦当前指令。

3.2.2 显式标注角色与意图，减少歧义

ChatGLM-6B对指令格式很敏感。下面两种问法，效果可能天差地别：

❌ 模糊表达：
“上面对话里提到的付款方式，改成T/T电汇，账期90天”

显式结构化：
“请将合同中所有付款方式统一修改为：T/T电汇，账期90天。仅修改条款文字，不增删其他内容。”

后者明确告诉模型三件事：改什么（付款方式）、怎么改（统一为T/T+90天）、边界在哪（只动文字，不动结构）。这种“带约束的指令”，比依赖模型“猜你意思”可靠得多。

3.2.3 主动截断+人工补全，掌控token预算

当你发现对话变慢、回答变短、开始重复时，大概率是token快满了。这时别硬撑，主动干预：

点击「清空对话」，把当前结论复制下来，作为新对话的首句：“根据之前讨论，我们确定付款方式为T/T电汇，账期90天。接下来请起草付款条款正文。”
或者，在app.py里微调max_length参数（默认2048），设为1536，给prompt和response各留出安全余量。

这不是妥协，而是工程思维：用确定性操作，替代不确定性等待。

4. 进阶技巧：用代码接管上下文流

如果你不满足于Web界面，想把ChatGLM-6B集成进自己的脚本或系统，上下文管理就更关键了。下面这段轻量级Python代码，展示了如何在本地调用镜像服务时，精准控制历史长度：

import requests import json def chat_with_history(user_input, history=None, max_history=3): """ 与ChatGLM-6B服务交互，自动维护最多max_history轮对话历史 """ if history is None: history = [] # 只保留最近max_history轮，避免token超限 trimmed_history = history[-max_history:] if len(history) > max_history else history payload = { "query": user_input, "history": trimmed_history, "temperature": 0.7, "max_length": 1024 } try: resp = requests.post( "http://127.0.0.1:7860/chat", json=payload, timeout=60 ) result = resp.json() response_text = result.get("response", "") new_history = result.get("history", []) return response_text, new_history except Exception as e: print(f"请求失败：{e}") return "抱歉，服务暂时不可用。", history # 使用示例 history = [] q1 = "请用Python写一个计算斐波那契数列前10项的函数" a1, history = chat_with_history(q1, history) print("→", a1) q2 = "改成生成器版本，节省内存" a2, history = chat_with_history(q2, history) print("→", a2)

这段代码做了三件关键事：

自动裁剪history长度，确保不超过设定轮次；
把服务返回的完整history存下来，供下一次调用；
封装异常处理，避免一次失败导致整个流程中断。

你完全可以把它嵌入自动化报告生成、客服工单处理、内部知识问答等场景中，让ChatGLM-6B真正成为你工作流里“记得住、靠得住、跟得上”的一员。

5. 常见问题与避坑指南

5.1 为什么我连续问了5轮，它还是忘了第一轮？

不是模型失忆，是token被截断了。ChatGLM-6B的tokenizer对中文标点、换行、空格都计为token。一段带缩进、空行、emoji的对话，实际token数可能是纯文字的1.5倍。解决办法很简单：在Gradio输入框里，少用空行、少用表情、避免大段粘贴——干净的输入，换来清晰的记忆。

5.2 调低temperature后，回答更死板，是不是上下文失效了？

不是失效，是策略变了。temperature控制的是“随机性”，不是“记忆力”。调低后模型更倾向选择概率最高的词，导致回答趋于保守、重复模板句式。如果你发现低temperature下上下文关联变弱，试试同步调高top_p（比如设为0.9），让模型在更广的候选词中做确定性选择，兼顾稳定性与灵活性。

5.3 我想让模型记住用户姓名、项目名等长期信息，怎么实现？

ChatGLM-6B本身不支持“长期记忆”，但你可以用外部变量模拟：

# 在你的主程序中维护一个context_dict user_context = { "name": "张工", "project": "智能巡检系统V2.0", "deadline": "2024-12-15" } # 构造prompt时注入 prompt = f"用户姓名：{user_context['name']}，当前项目：{user_context['project']}。{user_input}" response, _ = chat_with_history(prompt, history)

这叫“上下文注入”，不是让模型记住，而是每次都在提问时“提醒它”。简单、有效、可控。