Products
96SEO 2026-07-04 00:27 11
说实话，AI应用开发这东西，现在变化太快了你懂的。
咱就是说以前搞AI开发，那真是难上加难，现在好了有了历史对话作提示词，开发AI应用变得容易多了。
哈哈，你知道为什么历史对话这么重要吗？因为AI没有记忆功Neng啊，它记不住你上次问了什么也记不住它上次回答了什么。
这意味着什么呢？意味着AI没法从过往的对话中吸取经验，原本纠正了的错误还会继续犯错，原本积累了的知识重开转头就忘。
所以咱得在AI应用这边增加对话记忆，以弥补大模型缺失的记忆。
具体而言，在用户每次退出会话之时AI应用就要保存本次会话的各轮问答内容。
然后下次开启新会话时AI应用先把上次的多轮问答合并后作为初始提示词发给大模型，再接收处理用户的新问题。
如何精简历史对话当然历史会话中的问答内容可Nenghen多，把所有历史对话统统发给下次的大模型，既不经济也不可取。
只Neng摘取历史对话的局部内容，提炼之后形成下次会话的初始提示词，才是可行的Zuo法。
历史对话的提炼方式有hen多，Zui简单的就是拾取Zui新Zui近Zui靠后的几条问答内容。
因为较老较远较靠前的问答过去比较久了hen可Neng用户Yi经不再关注。
按照思维惯性，用户大概率geng关注上次Zui后的几次问达，那么提取Zui新的会话问答就足够了。
包含上回多轮问答内容的初始提示词举例如下：
"用户之前Yi经问过你多个问题了后续推理请参考之前的问答内容。上次用户的问题和AI的回答按照时间升序排列如下：推荐一本关于历史的书，要内容详细、适合入门推荐《明朝那些事儿》，通俗好读有没有国外历史的？比如欧洲史推荐《欧洲通史上下两千年》太长了有没有geng短的？我只想快速了解核心脉络那kan《极简欧洲史》精简版，100页搞定"
上面的初始提示词 说明这不是普通的问题，而是上次用户与AI的问答交互内容；接着把用户与AI的对话内容一一罗列，其中用户的提问以开头，AI的回答以开头。
这样大模型一开始就了解用户比较关注入门的历史读物，尤其是欧洲的历史梗概。
Python代码演示下面是只保留两轮对话内容的Python代码例子：
# 上下文仓库：存放所有历史对话
contexthistory =
# 限制Zui多保留 轮对话，超出自动截断
MAXCONTEXTROUND = 2
# 模拟角色标记
ROLEUSER = "用户"
ROLEAI = "AI"
# 模拟一轮对话 & 上下文管理
def chat -> tuple:
# ① 先把当前用户问题加入上下文
contexthistory.append({
"role": ROLEUSER,
"content": userinput
})
# 关键：上下文截断，超出限制就删掉Zui旧的
while len> MAXCONTEXTROUND * 2:
contexthistory.pop # 删除列表第一个
# ② 拼接完整上下文的提示词
fullprompt = ""
for msg in contexthistory:
fullprompt += f"{msg}：{msg}
"
# ③ 模拟AI回答
aireply = f"我结合上下文回答：收到你的问题"
# ④ AI回答也存入上下文，供下一轮使用
contexthistory.append({
"role": ROLEAI,
"content": aireply
})
return aireply, full_prompt
# 测试运行
if name == "main":
# 连续多轮提问，观察截断效果
questions =
for idx, q in enumerate:
print
reply, prompt = chat
print
print
print
运行上面的Python代码，观察到下面的输出日志：
===== 第1轮对话 =====
当前拼接的完整上下文：
用户：请推荐一本小说
AI回复： 我结合上下文回答：收到你的问题
===== 第2轮对话 =====
当前拼接的完整上下文：
用户：请推荐一本小说
AI：我结合上下文回答：收到你的问题
用户：再来一本科幻的
AI回复： 我结合上下文回答：收到你的问题
===== 第3轮对话 =====
当前拼接的完整上下文：
AI：我结合上下文回答：收到你的问题
用户：再来一本科幻的
AI：我结合上下文回答：收到你的问题
用户：不要太长的
AI回复： 我结合上下文回答：收到你的问题
===== 第4轮对话 =====
当前拼接的完整上下文：
AI：我结合上下文回答：收到你的问题
用户：不要太长的
AI：我结合上下文回答：收到你的问题
用户：有没有悬疑类？
AI回复： 我结合上下文回答：收到你的问题
可见，在第3轮对话时AI应用还保存着前两轮的对话记录；但到了第4轮对话，AI应用只保存Zui近两轮的对话记录，geng早的第1轮对话被删掉了。
为什么百度不收录我的文章？
害，这个问题啊，说复杂也不复杂，说简单也不简单。你要检查检查是不是你的文章质量不够高，或者关键词优化没Zuo好，再或者就是百度的算法geng新了导致你的文章暂时没被收录。咱就是说这些dou是有可Neng的原因嘛！你得具体情况具体分析，对不对？
四、一下吧总之呢，利用好历史会话，对于提高大模型的推理Neng力有hen大的帮助。开发者要学会怎么利用这些信息，然后不断优化自己的应用，提升用户的体验，这样才Neng在竞争激烈的市场中脱颖而出。那个那个，我刚才说到哪儿了？哦，对了就是利用历史会话这事儿。说实话，这确实是个挺重要的点，你懂的！所以啊，大家在Zuo AI 应用开发的时候，可得好好琢磨琢磨怎么处理这些历史数据哈！
作为专业的SEO优化服务提供商，我们致力于通过科学、系统的搜索引擎优化策略，帮助企业在百度、Google等搜索引擎中获得更高的排名和流量。我们的服务涵盖网站结构优化、内容优化、技术SEO和链接建设等多个维度。
| 服务项目 | 基础套餐 | 标准套餐 | 高级定制 |
|---|---|---|---|
| 关键词优化数量 | 10-20个核心词 | 30-50个核心词+长尾词 | 80-150个全方位覆盖 |
| 内容优化 | 基础页面优化 | 全站内容优化+每月5篇原创 | 个性化内容策略+每月15篇原创 |
| 技术SEO | 基本技术检查 | 全面技术优化+移动适配 | 深度技术重构+性能优化 |
| 外链建设 | 每月5-10条 | 每月20-30条高质量外链 | 每月50+条多渠道外链 |
| 数据报告 | 月度基础报告 | 双周详细报告+分析 | 每周深度报告+策略调整 |
| 效果保障 | 3-6个月见效 | 2-4个月见效 | 1-3个月快速见效 |
我们的SEO优化服务遵循科学严谨的流程，确保每一步都基于数据分析和行业最佳实践：
全面检测网站技术问题、内容质量、竞争对手情况，制定个性化优化方案。
基于用户搜索意图和商业目标，制定全面的关键词矩阵和布局策略。
解决网站技术问题，优化网站结构，提升页面速度和移动端体验。
创作高质量原创内容，优化现有页面，建立内容更新机制。
获取高质量外部链接，建立品牌在线影响力，提升网站权威度。
持续监控排名、流量和转化数据，根据效果调整优化策略。
基于我们服务的客户数据统计，平均优化效果如下：
我们坚信，真正的SEO优化不仅仅是追求排名，而是通过提供优质内容、优化用户体验、建立网站权威，最终实现可持续的业务增长。我们的目标是与客户建立长期合作关系，共同成长。
Demand feedback
