应根据模型上下文能力选择三种策略：一、滑动窗口分块+位置索引融合，适用于中低参模型；二、原生长上下文一次性处理，适用于32k–256k长上下文模型；三、语义感知分块+跨块注意力增强，适用于硬性长度限制模型。
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如果您使用千问Qwen系列模型处理超长文档，但遭遇超出上下文长度限制、摘要不连贯或关键信息丢失等问题，则可能是由于单次输入超过模型可承载的token上限。以下是解决此问题的步骤：
一、采用滑动窗口分块+位置索引融合策略
该方法适用于Qwen-Turbo及Qwen2.5-0.5B等中低参数量但需处理万字级文本的场景，通过可控重叠切分保留段落边界语义，并借助原始位置索引维持逻辑时序，避免行动项、时间点等关键信息断裂。
1、将清洗后文本按1200字符滑动窗口切分，重叠率设为15%，确保章节过渡处信息不被截断。
2、对每块独立调用Qwen-Turbo生成120字内摘要，并在输出中标注该子摘要对应的原始起始字符位置索引。
3、将所有带位置索引的子摘要按原始顺序拼接，送入同一模型，以“请合并以下摘要并输出连贯主干内容，严格按原始时间与逻辑顺序组织”为指令进行二次压缩。
4、禁止跳过重叠切分，否则会议纪要类文档易丢失行动项时间关联。
二、启用原生长上下文一次性处理模式
该方法适用于Qwen3-14B、Qwen2.5-7B及Qwen3-4B-Instruct-2507等支持32K至256K上下文的模型，跳过分块流程，直接输入完整文档，从根本上规避分段导致的语义割裂与重复矛盾问题。
1、确认当前部署模型的实际上下文能力，例如Qwen3-4B-Instruct-2507支持256K tokens，Qwen2.5-7B支持131,072 tokens。
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2、使用QwenTokenizer精确计算待处理文档的token数量，避免依赖字数粗估。
3、若文档token数未超限，直接构造prompt：“请阅读以下全文，并生成一段不超过500字的结构化摘要，涵盖背景、核心结论与关键数据。”
4、必须关闭动态截断开关，禁用任何自动truncate逻辑，确保全文无损送入模型输入层。
三、实施语义感知分块+跨块注意力增强策略
该方法面向Qwen3-1.7B（8K tokens）及Qwen-Ranker Pro等存在硬性序列长度限制的模型，利用文档结构特征（如标题层级、段首关键词、列表标记）进行非均匀切分，并在提示词中显式注入前后块关联指令，提升跨块逻辑连贯性。
1、预扫描文档，识别H1/H2标题、编号列表项、“【结论】”“【建议】”等语义锚点，将文本切分为语义完整单元，而非固定长度片段。
2、对每个单元分别生成摘要，同时在prompt中加入前一块摘要的末句与后一块摘要的首句作为上下文锚定。
3、将全部单元摘要按原始顺序排列，插入统一指令：“以上为分段摘要，请识别各段间因果、对比、递进关系，删除重复表述，合并为一段逻辑闭环的终版摘要。”
4、禁止在切分时切断表格、代码块或连续编号列表，此类结构必须整体保留在同一块内。
