大模型对话的无状态机制解析
解释了大型语言模型（LLM）的本质特征：模型本身是无状态的，不具备持久化记忆能力。每次对话对于服务器来说都是一个独立的全新请求。所谓的“连续对话”，完全依赖于客户端每次将历史上下文（如摘要或完整记录）发送给模型，模型才能在新的上下文中进行衔接和推理。
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基于真实日常对话二次精选，把碎片化的 AI 聊天转化为结构化的知识百科。
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解释了大型语言模型（LLM）的本质特征：模型本身是无状态的，不具备持久化记忆能力。每次对话对于服务器来说都是一个独立的全新请求。所谓的“连续对话”，完全依赖于客户端每次将历史上下文（如摘要或完整记录）发送给模型，模型才能在新的上下文中进行衔接和推理。