Failed to transform tool message: PluginInvokeError: {"args":{},"error_type":"Exception","message":"invoke llm model failed: request failed with status code: 400 and respond with: {\"code\": \"invalid_param\", \"message\": \"[deepseek] Error: PluginInvokeError: {\\\"args\\\":{\\\"description\\\":\\\"[models] Error: API request failed with status code 400: {\\\\\\\"error\\\\\\\":{\\\\\\\"message\\\\\\\":\\\\\\\"This model's maximum context length is 65536 tokens. However, you requested 335442 tokens (335442 in the messages, 0 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.\\\\\\\",\\\\\\\"type\\\\\\\":\\\\\\\"invalid_request_error\\\\\\\",\\\\\\\"param\\\\\\\":null,\\\\\\\"code\\\\\\\":\\\\\\\"invalid_request_error\\\\\\\"}}\\\"},\\\"error_type\\\":\\\"InvokeError\\\",\\\"message\\\":\\\"[models] Error: API request failed with status code 400: {\\\\\\\"error\\\\\\\":{\\\\\\\"message\\\\\\\":\\\\\\\"This model's maximum context length is 65536 tokens. However, you requested 335442 tokens (335442 in the messages, 0 in the completion). Please reduce the length of the messages or completion.\\\\\\\",\\\\\\\"type\\\\\\\":\\\\\\\"invalid_request_error\\\\\\\",\\\\\\\"param\\\\\\\":null,\\\\\\\"code\\\\\\\":\\\\\\\"invalid_request_error\\\\\\\"}}\\\"}\", \"status\": 400}\n"}

<think>好的，用户遇到了Deepseek LLM模型在插件调用时上下文长度超过65536 tokens的限制，导致错误invalid_request_error。需要解决这个问题。首先，我需要回忆之前提供的引用内容，看看有没有相关的解决策略。 引用1提到ReAct框架在处理长上下文时需要使用截断、摘要、向量检索等方法。这可能适用于这里，因为上下文过长的问题类似。用户的问题是关于上下文超限，所以可以考虑这些方法。 接下来，引用2和3讨论了代码生成时的配置问题，比如eos_token_id的设置和JSON解析错误。虽然这些可能不直接相关，但调整生成参数，比如减少max_tokens，可能有助于避免超出限制。 用户的需求是解决上下文超限，所以需要综合引用中的策略。可能的解决方案包括截断旧内容、摘要关键信息、分步处理、向量检索重要段落、调整生成参数、服务端配置等。还要考虑错误处理机制，比如重试或提示用户简化输入。 需要确保回答结构清晰，分步骤给出解决方案，每个方法都要有具体操作，比如如何截断或生成摘要。同时，要结合技术细节，比如滑动窗口或向量数据库的使用。最后，提醒用户如果自行部署模型，可以调整配置，但云服务可能需要联系供应商。</think>针对Deepseek LLM模型上下文长度超限问题，以下是分步骤解决方案： ### 一、核心解决思路 通过上下文压缩、分块处理和智能截断的组合策略，在保持语义连贯性的同时降低token消耗。以下是具体实现方法： 1. **动态上下文管理** - 使用滑动窗口技术保留最近$k$轮对话（如$k=10$），丢弃最早的历史记录 - 实现代码示例： ```python def sliding_window(contexts, max_length=10): return contexts[-max_length:] if len(contexts) > max_length else contexts ``` 2. **关键信息摘要** - 每处理$n$轮对话后生成摘要： $$ \text{Summary}_t = \text{LLM}(\text{"请用100字总结以下对话要点:" + Context}_{t-n:t}) $$ - 用摘要替换原始对话记录，可减少约70%的token消耗[^1] 3. **分层存储架构** ```mermaid graph TD A[当前对话] -->|实时处理| B(内存缓存) B -->|超出阈值| C{摘要判断} C -->|重要对话| D[向量数据库存储] C -->|常规对话| E[磁盘存储] D -->|检索时| F[相似度查询] ``` ### 二、技术增强方案 1. **向量检索优化** - 使用Sentence-BERT生成嵌入向量： $$ \mathbf{v} = \text{SBERT}(\text{query}) $$ - 通过FAISS进行相似度搜索，仅召回top-3相关历史片段[^2] 2. **流式处理机制** - 分块处理长文本时设置重叠窗口： $$ \text{overlap} = \min(256, \lfloor 0.1 \times \text{chunk_size} \rfloor) $$ - 使用迭代器模式逐块处理： ```python def chunk_generator(text, chunk_size=4096, overlap=256): for i in range(0, len(text), chunk_size-overlap): yield text[i:i+chunk_size] ``` 3. **参数调优策略** - 调整生成参数降低资源消耗： ```python generation_config = { "max_new_tokens": 512, # 限制输出长度 "truncation": "longest_first", # 优先截断长文本 "repetition_penalty": 1.2 # 抑制重复生成 } ``` ### 三、错误处理机制 1. **预检机制** - 调用API前计算token数量： $$ \text{token_count} = \frac{\text{char_count}}{4} + \frac{\text{special_tokens}}{2} $$ - 超过阈值时触发压缩流程 2. **优雅降级方案** ```python try: response = llm_api(context) except ContextLengthExceeded: compressed_context = summarize_context(context) response = llm_api(compressed_context) ``` ### 四、部署建议 1. 服务端配置调整（如自行部署）： ```bash # 修改启动参数 ./deepseek-engineer --max-context-length 131072 --chunk-size 4096 ``` 2. 使用内存映射技术加速长文本处理[^3]