ModelScope qwen-chat-vl 512 token的上下文貌似有点短，怎么破呢？

在使用ModelScope上的Qwen-Chat-VL模型时，如果遇到512 token上下文长度限制的问题，可以通过以下方法解决：

1. 切换到支持更长上下文的模型

Qwen-Chat-VL的上下文长度可能受到其设计限制，但阿里云提供了其他支持更长上下文的模型。例如： - Qwen-Long：该模型支持长达1,000万Token的上下文长度，适用于处理超长文本场景。如果您需要处理更长的上下文内容，可以考虑切换到Qwen-Long模型。 - ChatGLM3：ChatGLM3系列中的ChatGLM3-6B-32K模型支持长达32K的上下文长度，适合需要较长对话或多轮交互的场景。

2. 优化输入内容

如果无法切换模型，可以通过以下方式优化输入内容以适应512 Token的限制： - 精简Prompt：减少系统提示词（System Prompt）和用户输入的内容长度，确保关键信息优先保留。 - 分段处理：将长文本拆分为多个较短的片段，分别提交给模型处理，并通过多轮对话的方式逐步获取完整结果。

3. 使用文件上传功能

对于超长文本内容，建议使用文件上传功能来扩展上下文长度： - 通过file-id上传文档：Qwen-Long模型支持通过file-id上传文档，单文件最大支持150MB，且上下文长度可扩展至1,000万Token。具体操作如下： 1. 使用OpenAI SDK上传文件并获取file-id： ```python from openai import OpenAI

 client = OpenAI(api_key="您的API Key")
 file_object = client.files.create(file="文件路径", purpose="file-extract")
 print(file_object.id)  # 输出file-id
 ```

1. 在调用模型时，通过fileid://引用上传的文件：

   completion = client.chat.completions.create(
       model="qwen-long",
       messages=[
           {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
           {'role': 'system', 'content': f'fileid://{file_object.id}'},
           {'role': 'user', 'content': '这篇文章讲了什么？'}
       ],
       stream=True
   )
   

4. 启用流式返回

如果上下文长度受限但仍需处理较长的输出内容，可以启用流式返回功能。通过设置stream=True，模型将以流式形式逐步返回结果，避免一次性输出过长内容导致的限制。

5. 结合上下文缓存（Context Cache）

对于需要多次引用相同上下文的场景，可以利用上下文缓存功能（Context Cache）。通过缓存机制，减少重复输入的Token数量，从而有效利用有限的上下文长度。

重要提醒

• Qwen-Chat-VL不支持超长上下文：Qwen-Chat-VL的设计初衷是处理多模态任务（如图片问答），其上下文长度限制为512 Token，无法直接扩展。如果需要处理更长的上下文，请务必切换到支持长上下文的模型（如Qwen-Long或ChatGLM3）。
• 文件上传限制：通过file-id上传文档时，单文件大小限制为150MB，总量限制为1万个文件，总文件大小不得超过100GB。

通过以上方法，您可以有效应对Qwen-Chat-VL上下文长度不足的问题，并根据实际需求选择合适的解决方案。