Về Chương 1
Mô phỏng Context Window & Nén Thông Tin

Context Window Compressor

Trực quan hóa cơ chế tràn cửa sổ ngữ cảnh, hiệu ứng Lost-In-The-Middle và các chiến lược nén thông tin.

LLM Context Core
System (1K) Active Chunks Compressed Evicted
Dung lượng sử dụng: 1000 / 8000 Tokens13%
Cửa sổ ngữ cảnh hiện tại
System Prompt
Hướng dẫn an toàn & Vai trò hệ thống
1000 tokensĐộ chính xác: 100%
Cửa sổ ngữ cảnh trống. Nhấn "Bắt đầu" để nạp dữ liệu.
Dữ liệu bị tràn / Trực tiếp loại bỏ
Chưa có dữ liệu nào bị tràn khỏi cửa sổ ngữ cảnh.
Khởi tạo hệ thống - Đợi nạp tài liệu...
Tốc Độ

⚙️ Thiết Lập Tài Liệu

Kích thước Context Window8K tokens
Thống Kê Vận Hành
Tổng Tokens đã nạp
1000
Độ trễ xử lý
80ms
Ước tính Chi phí
$0.0150
Bị mất mát/Trần
0 tok

Khái Niệm Lý Thuyết

Context Window (Cửa sổ ngữ cảnh) là giới hạn số lượng token tối đa mà một mô hình LLM có thể xử lý trong một lượt truy vấn.

Lost-In-The-Middle: Hiện tượng mô hình có xu hướng ghi nhớ tốt thông tin ở phần đầu (Primacy effect) và phần cuối (Recency effect) của ngữ cảnh, nhưng lại hay bỏ sót thông tin nằm giữa.

Semantic Compression: Cơ chế thông minh thay vì xóa bỏ hoàn toàn (FIFO), ta sử dụng chính mô hình LLM để tóm tắt các đoạn văn cũ, chỉ giữ lại ý chính để giải phóng không gian cửa sổ ngữ cảnh.