在上下文窗口过长的情况下，存在容量限制、成本、性能和效率等问题。首先，容量问题是一个问题，因为128K的窗口最多只能容纳23万汉字，相当于一个658KB左右的文本文档。这意味着如果上下文窗口过长，超过了这个容量限制，就无法有效地处理和存储信息。

其次，计算成本问题也是一个挑战。长窗口模型的推理过程需要消耗大量的token，这会导致成本的增加。这是因为每个token都需要进行计算和处理，而长窗口意味着更多的token需要被处理，从而增加了计算资源的消耗。

此外，从性能角度来看，由于模型的推理速度与文本长度正相关，即使使用了缓存技术，长文本仍然会导致性能下降。这是因为长文本需要更多的计算资源和时间来进行处理和推理，而缓存技术可能无法完全解决这种性能下降的问题。

长窗口模型 + 搜索增强，提升大模型的应用潜力

面对长窗口技术存在容量限制、成本、性能和效率等问题，在不改变底层模型的前提下，百川智能通过增加内存（即扩展上下文窗口）和借助搜索增强（即访问互联网实时信息和从专业领域知识库中获取专家知识）的方法，将大模型的内化知识与外部知识融会贯通。

搜索增强技术的加入，使得长上下文窗口的优势得以更好地发挥。大模型能够精准理解用户意图，在互联网和专业/企业知识库中寻找与用户意图最相关的知识，并将其加载到上下文窗口。借助长窗口模型对搜索结果进行进一步的总结和提炼，充分展现上下文窗口的能力，从而帮助模型生成最优结果。这种联动效应形成了一个闭环的强大能力网络。

两种方法的结合，将上下文窗口的容量拓展到了一个全新的高度。百川智能通过长窗口+搜索增强的方式，在192K长上下文窗口的基础上，将大模型能够获取的原本文本规模提升了两个数量级，达到5000万tokens。

为了验证长窗口+搜索增强的能力，我们采用了“大海捞针”（Needle in the Haystack）测试方法，这是由海外知名AI创业者兼开发者Greg Kamradt设计的，被业内公认为最权威的大模型长文本准确度测试方法。

我们采样了5000万tokens的数据集作为大海（Haystack），并使用多个领域的问答作为针（Needle）插入大海（Haystack）不同位置中，分别测试了纯embedding检索和稀疏检索+embedding检索的检索方式。

对于192K tokens以内的请求，百川智能可以实现100%回答精度。

而对于192K tokens以上的文档数据，百川智能结合搜索系统，将测试集上下文长度扩展到5000万个tokens，分别评测了纯向量检索和稀疏检索+向量检索的检索效果。

测试结果显示，稀疏检索+向量检索的方式可以实现95%的回答精度，即使在5000万tokens的数据集中也可以做到接近全域满分，而单纯的向量检索只能实现80%的回答精度。

同时，在博金大模型挑战赛-金融数据集（文档理解部分）、MultiFieldQA-zh和DuReader三个测试集上，百川智能搜索增强知识库的得分均领先GPT-3.5、GPT-4等行业头部模型。

通过长窗口和搜索增强的结合，百川智能的大模型实现了更高层次的融合能力，从而使其在处理复杂任务时更加高效和准确。

长窗口技术存在哪些问题和挑战，如何解决？