Long Context Prompt 教學：AI 長內容提示設計全攻略

1. 什麼是 Long Context Prompt？

Long Context Prompt 指的是在 AI 對話或程式碼產生器中，設計能處理大量上下文（長內容）的提示語。這對於需要摘要、分析、跨多段內容理解的應用非常重要。

2. AI 長內容的限制與挑戰

  • Token 限制：每次呼叫 AI 模型有最大 token 數（如 GPT-4 Turbo 支援 128k tokens）。
  • 遺漏資訊：內容過長時，AI 可能忽略前段或後段細節。
  • 分段摘要：需將長內容分段摘要、分批處理。

3. 設計 Long Context Prompt 的技巧

  • 明確告知 AI「這是一段長內容，請分段處理」
  • 使用分段標記（如 ---、###）讓 AI 輕鬆辨識段落
  • 指定摘要、重點整理、QA、比對等任務
  • 若內容超過 token 限制，分批送出並彙整回應

4. 實戰範例

範例一：分段摘要

請針對以下每一段內容分別摘要：
---
段落一內容...
---
段落二內容...
---
段落三內容...

範例二：跨段比對

請比較下列三段內容的異同，並列出重點：
### 內容A
...
### 內容B
...
### 內容C
...

範例三：分批處理與彙整

  1. 先將長內容分批送給 AI，請 AI 針對每批內容摘要。
  2. 最後將所有摘要再送給 AI，請其統整成總結。

5. 工具與進階應用

  • 使用 Copilot/ChatGPT 的「Code Interpreter」或「Advanced Data Analysis」模式
  • 利用 API 自動分段、分批送出
  • 結合 RAG（Retrieval Augmented Generation）技術，先檢索再摘要

6. 最佳實踐與注意事項

  • 控制每批內容長度，避免超過 token 限制
  • 明確標示段落與任務指令
  • 結果需人工複查，避免資訊遺漏或誤解

Long Context Prompt 是 AI 應用不可或缺的技巧，適合用於長文件摘要、跨章節比對、知識庫查詢等場景。歡迎留言分享你的實戰經驗！