コンテキストウィンドウの処理フローと動作メカニズム完全解説

Posted at 2025-10-12

概念の整理
技術的背景
コンテキストウィンドウの構成要素
1ターンあたりの処理フロー
コンテキストの動作アルゴリズム
スライディングメカニズム
予算管理と数式モデル
具体例: 10ターン連続対話
実装視点: 疑似コード
シーケンス図
実運用のベストプラクティス

概念の整理

基本用語

用語	意味	関係性
コンテキスト	モデルが推論に使える参照情報の集合（指示、履歴、RAG結果、ツール出力など）	包括的な概念
コンテキストウィンドウ	1ターンの推論で入力として載せられる上限（トークン数）	コンテキストの「扱える量」を決める制約
パッキング (packing)	ウィンドウの中に、何をどの順番・粒度で詰めるかを決める処理	ウィンドウ管理の核心
退避 (eviction)	古い・冗長な履歴を外部化または削除する処理	ウィンドウ容量確保
圧縮 (compaction)	履歴を要約や参照ハンドルに置換する処理	ウィンドウ効率化

作業机の比喩

LLMは「作業用の机（ワーキングメモリ）」を持っており、その机の上（ウィンドウ）に置ける資料が限られています。必要なものを取捨選択して置く必要があり、古い資料は要約してファイリングするか、棚（外部ストレージ）に戻す必要があります。

技術的背景

なぜウィンドウ制限があるのか？

1. トークン数の上限とアテンション計算

Transformerベースのモデルは、入力をトークン列として扱い、self-attentionを計算
計算コスト: 入力長の二乗オーダー（O(n²)）に近くなる
入力が長すぎるとモデル計算が現実的でなくなる

参考文献:

letta.com: Context window anatomy
IBM: Transformer architecture
hopsworks.ai: Context management

2. 訓練時制約

モデルが訓練されたときの最大コンテキスト長（シーケンス長）の制約
それを大きく超える範囲では性能が劣化したりロジックが破綻
LongRoPE2等の技術: RoPE（回転位置埋め込み）をスケールすることで長文脈対応

参考文献:

arXiv: LongRoPE2研究
arXiv: 最大コンテキスト長と実効コンテキスト長のギャップ研究

3. 計算資源・メモリ制約

長い入力 → GPUメモリを大量消費
推論遅延も増大
コストとのトレードオフが重要

コンテキストウィンドウの構成要素

"アナトミー"視点での分解

コンポーネント	役割	特記事項
システムプロンプト／基本ルール	モデルの振る舞いを制御する初期指示	常にコンテキスト先頭に配置
対話履歴	ユーザ発話／モデル応答の流れを記憶	古いものは適切に要約・除外されるべき
補助ドキュメント／外部知見	RAGや検索などで取り出した参照文書	スニペット・要約化して挿入
ツール出力／ログ	呼び出した計算、APIの戻り値、ログ断片	生データは重いため要約化・圧縮
ユーザ属性・環境設定	利用者の嗜好、過去決定、ポリシーなど	副次的だが応答精度に大きく作用
制約・禁止事項	守らなければいけないルール、禁止パターン	常に参照できるように維持

ウィンドウ内配置の基本方針

Pinned（固定）: システムプロンプト、定義済み・変化しない部分を常設
動的部分: 対話履歴や長文はスニペット化、要約して代表情報だけ残す
外部化: 詳細データは外部ストレージに保存し、必要時に取得

1ターンあたりの処理フロー

高解像度フロー図

各ステップの詳細

ステップ	処理内容	目的
B: 質問正規化	曖昧語（"最新"など）を絶対日付に補正、出力形式を確定	意図の明確化
C〜E: 情報取得	RAGやAPIの結果を要点化・ハイライト化してから候補化	情報の質を向上
F: パッキング	ウィンドウ割当（Pinned/History/Evidence/Scratch）を使い優先度順に詰める	リソース最適配分
G〜I: 調整	超過時は"古い・低価値・冗長"から要約/除外、詰め直しを繰り返す	ウィンドウ制約順守
K〜M: 保存	ログはそのまま増やさず、節目で/compactにより「決定・根拠・制約」を固定化	長期記憶の構造化

コンテキストの動作アルゴリズム

予算割当（バジェット）の典型例

領域	割合	説明
Pinned（目的・制約・出力契約・既決事項）	20–35%	変わらない定義や制約
History（直近数ターンの要旨）	10–25%	対話の流れを保持
Evidence（RAG/ツールの根拠スニペット）	30–50%	回答の根拠となる情報
Scratch（モデルの思考余白）	15–30%	生成に必要な残余

重要: Scratch（出力のための余白）が不足すると品質が落ちるため、最低枠を先に確保するのが実務では必須

メッセージパッキングの優先順位

Pinned（固定）- 常に確保
現ターンのユーザ質問（正規化済み）
現ターンの根拠（Evidence）
直近の要旨履歴（History；古い順に削る）
参考ログ/補足（余裕があれば）

退避・圧縮（Eviction/Compaction）ポリシー

優先的に退避する順序

重複・反復の多い長文（ストリーム断片/同義反復）
古い履歴（一定ターン以上前）で再参照回数が少ないもの
低スコアのRAGスニペット（同一根拠の下位重複）
生ログ（長いツール出力や大型コード塊）→ 要約へ

退避先の形式

段階的に圧縮: 詳細 → 1行要旨 → 段落要旨 → 構造化要約
本文は外部ストレージに永続化（ベクトルDB、オブジェクトストレージ、messages.jsonl）
ウィンドウには参照ハンドル（パス/ID）のみを残す

スライディングメカニズム

「古いものが消えて新しい場所へ移動する」詳細

ターン内スライド（直前→直後）

プロセス:

入力前: Historyには直近Nターンの要旨が入っている
推論直前: 新しいEvidenceを追加し、予算内に収まるまでHistory末尾から縮約・削除
出力後: このターンの問答を"短い要旨"にまとめ、Historyの先頭側に挿入
最古処理: 最も古い要旨は下位層（外部保存＋参照ハンドル）に降格

区切りでの圧縮（/compact）

実行タイミング:

フェーズ完了時
長文膨張時
モデル切替前

処理内容:

「決定・根拠・制約・未解決」をまとめる
Pinnedに昇格 or 別"固定要旨"として常設
それ以前の詳細履歴は参照ハンドル化して普段は出さない
必要になればRAGで引き戻す

予算管理と数式モデル

予算計算の基本式

変数定義:

W = 最大ウィンドウ（例: 16,000トークン）
S = Scratch最小保証（例: 3,000トークン）
P = Pinned固定（例: 2,000トークン）
Emax = Evidence上限（例: 7,000トークン）
Hmax = History上限 = W - S - P - Eの残り

パッキング処理フロー

段階的要約の粒度

レベル	粒度	用途
粗要約	1–3行	軽度の超過時
中要約	5–10行	中程度の超過時
精要約	構造化JSON	重度の超過時

判断基準:

30%超過 → 粗要約に落とす
50%超過 → 中要約に落とす
70%超過 → 精要約＋外部化

具体例: 10ターン連続対話

初期設定

W = 16,000トークン
P = 2,500トークン（目的・制約・出力契約＋既決方針）
S = 3,000トークン（余白）
Emax = 7,000トークン
Hmax = 3,500トークン（残り）

ターン別の推移

ターン1

Evidence: 3,000トークン
History: 0トークン
合計: 2,500 + 3,000 + 3,000 = 8,500トークン
状態: 余裕あり
処理: 出力後、ターン1の要旨（約300トークン）をHistoryへ

ターン4

Evidence: 6,500トークン
History: 3件 × 各300 = 900トークン
合計: 2,500 + 3,000 + 6,500 + 900 = 12,900トークン
状態: まだOK

ターン6（長文RAG多め）

Evidence: 9,000トークン → 超過！
処理:
  1. 低スコアEvidenceを削除 → 7,000トークンへ
  2. Historyを粗要約で半分に圧縮（3件 × 150 = 450トークン）
合計: 2,500 + 3,000 + 7,000 + 450 = 12,950トークン
状態: 収まる

ターン8（会話が長引く）

Evidence: 6,000トークン
History: 7件 × 各150 = 1,050トークン
合計: 2,500 + 3,000 + 6,000 + 1,050 = 12,550トークン
状態: OK

ターン10（区切り）

処理: /compact 実行
  1. 「決定・根拠・制約・未解決」を再編
  2. 重要決定の一部をPinnedに昇格（P: 2,500 → 2,800）
  3. これ以前のHistory詳細は外部化
  4. ハンドルだけ残す（History: 2件 × 150 = 300トークンに縮小）
結果: ウィンドウが大幅にクリーンアップされる

スライディングの可視化

実装視点: 疑似コード

コンテキスト組み立て関数

type Block = { 
  tokens: number; 
  text: string; 
  meta?: any 
};

function assembleContext(input: {
  pinned: Block,                 // 固定
  userTurn: Block,               // 正規化済み質問
  evidences: Block[],            // スコア降順
  history: Block[],              // 新→旧
  windowMax: number,             // W
  scratchMin: number,            // S
  evidenceMax: number            // Emax
}): Block[] {
  let budget = input.windowMax - input.scratchMin;
  const ctx: Block[] = [];

  // 1) pinned を確保
  pushWithBudget(ctx, input.pinned, budget);

  // 2) current user turn を確保
  pushWithBudget(ctx, input.userTurn, budget);

  // 3) evidences を追加（evidenceMax を尊重）
  let usedE = 0;
  for (const ev of input.evidences) {
    if (usedE + ev.tokens > input.evidenceMax) break;
    pushWithBudget(ctx, ev, budget);
    usedE += ev.tokens;
  }

  // 4) history を追加（新→旧の順）
  for (const h of input.history) {
    const ok = pushWithBudget(ctx, h, budget);
    if (!ok) break;  // 予算切れで終了
  }

  // 5) 超過していたら段階要約/退避して再試行
  if (budget < 0) {
    const reduced = compactAndEvict(
      input.history, 
      input.evidences
    );
    return assembleContext({ 
      ...input, 
      ...reduced 
    });
  }

  return ctx;
}

// ヘルパー関数
function pushWithBudget(
  ctx: Block[], 
  block: Block, 
  budget: number
): boolean {
  if (budget < block.tokens) return false;
  ctx.push(block);
  budget -= block.tokens;
  return true;
}

退避戦略の実装

function compactAndEvict(
  history: Block[], 
  evidences: Block[]
): { history: Block[], evidences: Block[] } {
  
  // 戦略1: Historyの末尾から粗要約化
  let compactedHistory = history.map((h, idx) => {
    if (idx >= history.length - 3) {
      // 古い3件を粗要約
      return summarizeCoarse(h);
    }
    return h;
  });

  // 戦略2: それでもダメなら削除
  if (getTotalTokens(compactedHistory) > threshold) {
    compactedHistory = compactedHistory.slice(0, -2);
  }

  // 戦略3: Evidenceは下位スコアから削除
  let compactedEvidences = evidences;
  if (getTotalTokens(compactedEvidences) > threshold) {
    // 同根拠の重複は先に統合
    compactedEvidences = deduplicateEvidences(evidences);
    // それでも多ければ下位削除
    compactedEvidences = compactedEvidences.slice(
      0, 
      Math.floor(evidences.length * 0.7)
    );
  }

  // 戦略4: 最終手段 - Pinnedの冗長削除
  // （実装省略 - 定義・方針のみに絞る）

  return {
    history: compactedHistory,
    evidences: compactedEvidences
  };
}

function summarizeCoarse(block: Block): Block {
  // LLMまたはルールベースで1-3行要約
  return {
    tokens: Math.floor(block.tokens * 0.3),
    text: `[要約] ${block.text.slice(0, 100)}...`,
    meta: { ...block.meta, summarized: true }
  };
}

function deduplicateEvidences(evidences: Block[]): Block[] {
  // 同一ソース・近接チャンクを統合
  const grouped = groupBy(evidences, e => e.meta.sourceId);
  return grouped.map(group => mergeChunks(group));
}

シーケンス図

ターン間の"移動"感を示すシーケンス

詳細な状態遷移

実運用のベストプラクティス

1. Scratch最小保証を必ず死守

問題: 出力余白がゼロに近いと、理屈は合っていても答えが崩れる

対策:

const SCRATCH_MIN = 3000;  // 最低3000トークン確保
const SCRATCH_IDEAL = 4000; // 理想は4000トークン

if (availableTokens < SCRATCH_MIN) {
  throw new Error('Insufficient scratch space');
}

2. "決定・制約・出力契約"はPinnedで常時可視

理由: 毎ターンの再学習を防ぎ、安定度が上がる

実装例:

const pinnedContent = {
  objective: "...",
  constraints: [...],
  outputFormat: {...},
  decisions: [...]
};

// 常にコンテキスト先頭に配置
context.unshift(pinnedContent);

3. RAGの冗長排除

問題: 同根拠の近接チャンクが重複してウィンドウを圧迫

対策:

function deduplicateChunks(chunks: Chunk[]): Chunk[] {
  // 同一ドキュメント・近接位置のチャンクを統合
  return chunks.reduce((acc, chunk) => {
    const existing = acc.find(c => 
      c.docId === chunk.docId && 
      Math.abs(c.position - chunk.position) < 100
    );
    
    if (existing) {
      existing.text += '\n' + chunk.text;
      existing.score = Math.max(existing.score, chunk.score);
    } else {
      acc.push(chunk);
    }
    
    return acc;
  }, []);
}

効果: ウィンドウ効率が跳ね上がる（30-50%の削減も可能）

4. 節目で/compact

目的: 履歴を溜めない。決定と根拠を薄く固定化し、詳細は索引に回す

実行タイミング:

フェーズ完了時（例: 要件定義終了）
一定ターン数経過時（例: 20ターンごと）
ウィンドウ使用率が80%超過時
モデル変更前

実装例:

function shouldCompact(context: Context): boolean {
  return (
    context.turnCount % 20 === 0 ||
    context.windowUsage > 0.8 ||
    context.phaseCompleted
  );
}

async function executeCompact(context: Context) {
  // 1. 重要な決定と根拠を抽出
  const essence = await extractEssence(context.history);
  
  // 2. Pinnedに昇格
  context.pinned = mergePinned(context.pinned, essence);
  
  // 3. 詳細履歴を外部化
  const handles = await externalizeHistory(context.history);
  
  // 4. Historyを参照ハンドルのみに置き換え
  context.history = handles;
  
  // 5. 索引を再構築
  await rebuildIndex(context);
}

5. ログは"長文そのまま"を入れない

問題: 生ログは数千〜数万トークンになることも

対策: 要約＋原本ハンドルで戻せる状態に

function processToolOutput(output: string): Block {
  if (output.length > 1000) {
    // 長文は要約
    const summary = summarize(output);
    const handle = saveToStorage(output);
    
    return {
      tokens: countTokens(summary),
      text: summary,
      meta: {
        type: 'tool_output',
        fullDataHandle: handle,
        retrievable: true
      }
    };
  }
  
  return {
    tokens: countTokens(output),
    text: output,
    meta: { type: 'tool_output' }
  };
}

6. 段階的要約の閾値設定

const SUMMARIZATION_THRESHOLDS = {
  coarse: { overagePercent: 30, targetCompression: 0.3 },
  medium: { overagePercent: 50, targetCompression: 0.5 },
  fine: { overagePercent: 70, targetCompression: 0.7 }
};

function selectSummarizationLevel(overage: number): string {
  const percent = (overage / windowMax) * 100;
  
  if (percent < SUMMARIZATION_THRESHOLDS.coarse.overagePercent) {
    return 'coarse';
  } else if (percent < SUMMARIZATION_THRESHOLDS.medium.overagePercent) {
    return 'medium';
  } else {
    return 'fine';
  }
}

7. ウィンドウ使用率のモニタリング

function monitorWindowUsage(context: Context) {
  const usage = {
    pinned: context.pinned.tokens,
    history: sumTokens(context.history),
    evidence: sumTokens(context.evidence),
    scratch: context.windowMax - (
      context.pinned.tokens + 
      sumTokens(context.history) + 
      sumTokens(context.evidence)
    )
  };
  
  const usagePercent = {
    pinned: (usage.pinned / context.windowMax) * 100,
    history: (usage.history / context.windowMax) * 100,
    evidence: (usage.evidence / context.windowMax) * 100,
    scratch: (usage.scratch / context.windowMax) * 100
  };
  
  // アラート条件
  if (usagePercent.scratch < 15) {
    console.warn('Scratch space critically low!');
  }
  
  if (usagePercent.history > 30) {
    console.warn('History taking too much space - consider compacting');
  }
  
  return { usage, usagePercent };
}

まとめ

コンテキストウィンドウ管理の要点

予算管理: Pinned、History、Evidence、Scratchの明確な割当
優先順位: 固定 > 現質問 > 根拠 > 履歴の順で配置
段階的圧縮: 粗要約 → 中要約 → 精要約 → 外部化の段階的処理
スライディング: 新しい情報を先頭に追加し、古い情報を末尾から外部化
/compact: 定期的な構造化要約で長期記憶を最適化

実装時の注意点

Scratch領域を必ず確保（最低15-30%）
RAGの冗長排除で効率アップ
長文ログは要約＋ハンドル化
定期的な/compactで健全性維持
ウィンドウ使用率の継続的モニタリング

今後の拡張方向

動的予算調整: クエリ複雑度に応じた領域サイズの自動調整
優先度学習: ユーザフィードバックから重要度を学習
階層的要約: 多段階の要約レベルを自動選択
コンテキスト予測: 次のターンで必要な情報を先読み

補足: 実運用ベストプラクティスの適用シーン

想定される実装シーン

「実運用のベストプラクティス」セクションは、LLMを使ったアプリケーションやエージェントを実際に開発する際の実装コード例です。

1. 対話型AIアプリケーション

チャットボット
カスタマーサポートエージェント
パーソナルアシスタント

2. RAGシステム

ドキュメント検索＋生成
社内ナレッジベース
技術サポートシステム

3. エージェントシステム

ツール呼び出しを伴うタスク実行エージェント
複数ステップの推論を行うエージェント
長期的なタスク管理エージェント

コード例の具体的な用途

各コード例は、以下のような実装課題に対応しています：

// 例1: Scratch領域の確保（品質維持）
// → LLMに十分な"考える余白"を確保しないと、
//    途中で切れたり、品質が落ちる問題への対策
const SCRATCH_MIN = 3000;

// 例2: RAG冗長排除
// → ベクトル検索で似たチャンクが大量に返ってきて
//    ウィンドウを圧迫する問題への対策
chunks = deduplicateChunks(chunks);

// 例3: /compact実行タイミング
// → 対話が長くなると履歴が溜まりすぎる問題への対策
//    定期的に要約して整理する必要がある
if (shouldCompact(context)) {
  await executeCompact(context);
}

// 例4: ツール出力の処理
// → APIやツールの戻り値が長文すぎて
//    コンテキストを圧迫する問題への対策
const block = processToolOutput(longOutput);

実践例: カスタマーサポートボット

以下は、上記のベストプラクティスを統合した実際のエージェント実装例です：

class CustomerSupportAgent {
  private context: Context;
  private llm: LLMClient;
  private retriever: DocumentRetriever;
  
  constructor(config: AgentConfig) {
    this.context = {
      pinned: config.systemPrompt,
      history: [],
      windowMax: 16000,
      scratchMin: 3000,
      evidenceMax: 7000,
      turnCount: 0
    };
  }
  
  async handleUserQuery(query: string): Promise<string> {
    // 1. 過去の対話履歴をチェック
    const usage = monitorWindowUsage(this.context);
    console.log('Window usage:', usage.usagePercent);
    
    // 2. ウィンドウが圧迫されていたら整理
    if (usage.usagePercent.scratch < 15) {
      console.warn('Scratch space low - executing compact');
      await executeCompact(this.context);
    }
    
    // 3. 定期的なコンパクション
    if (shouldCompact(this.context)) {
      console.log('Periodic compact triggered');
      await executeCompact(this.context);
    }
    
    // 4. RAGで関連情報を取得
    let chunks = await this.retriever.search(query, {
      topK: 10,
      threshold: 0.7
    });
    
    // 5. 冗長なチャンクを排除
    chunks = deduplicateChunks(chunks);
    console.log(`Deduplicated chunks: ${chunks.length}`);
    
    // 6. ツール実行が必要な場合
    const tools = await this.detectRequiredTools(query);
    const toolOutputs = [];
    
    for (const tool of tools) {
      const rawOutput = await tool.execute(query);
      // 長文出力は要約処理
      const processed = processToolOutput(rawOutput);
      toolOutputs.push(processed);
    }
    
    // 7. コンテキストを組み立て
    const finalContext = assembleContext({
      pinned: this.context.pinned,
      userTurn: { 
        text: query, 
        tokens: countTokens(query) 
      },
      evidences: [
        ...chunks.map(c => ({
          tokens: c.tokens,
          text: c.text,
          meta: { source: c.source, score: c.score }
        })),
        ...toolOutputs
      ],
      history: this.context.history,
      windowMax: this.context.windowMax,
      scratchMin: this.context.scratchMin,
      evidenceMax: this.context.evidenceMax
    });
    
    // 8. LLMで応答生成
    const response = await this.llm.generate(finalContext);
    
    // 9. 履歴を更新
    const turnSummary = await this.summarizeTurn(query, response);
    this.context.history.unshift(turnSummary);
    
    // 10. 古い履歴を外部化
    if (this.context.history.length > 10) {
      const old = this.context.history.pop();
      await this.externalizeToStorage(old);
    }
    
    this.context.turnCount++;
    
    return response;
  }
  
  private async detectRequiredTools(query: string): Promise<Tool[]> {
    // クエリから必要なツールを判定
    // 例: "注文状況を確認して" → OrderLookupTool
    return [];
  }
  
  private async summarizeTurn(
    query: string, 
    response: string
  ): Promise<Block> {
    // このターンを要約
    const summary = await this.llm.summarize(
      `User: ${query}\nAssistant: ${response}`
    );
    
    return {
      tokens: countTokens(summary),
      text: summary,
      meta: { 
        turn: this.context.turnCount,
        timestamp: Date.now()
      }
    };
  }
  
  private async externalizeToStorage(block: Block): Promise<void> {
    // 外部ストレージ（DBやオブジェクトストレージ）に保存
    const handle = await this.storage.save(block);
    console.log(`Externalized history block: ${handle}`);
  }
}

主要機能の解説

モニタリングと自動調整

// リアルタイムでウィンドウ使用状況を監視
const usage = monitorWindowUsage(this.context);

// 閾値を下回ったら自動で整理
if (usage.usagePercent.scratch < 15) {
  await executeCompact(this.context);
}

RAG最適化

// 検索結果の重複を排除してウィンドウ効率を向上
chunks = deduplicateChunks(chunks);

// 同一ドキュメントの近接チャンクを統合
// → 30-50%のトークン削減が可能

ツール出力の処理

// 長文のツール出力は要約＋ハンドル化
const processed = processToolOutput(rawOutput);

// 元データは外部保存、要約だけをコンテキストに

履歴管理

// 新しいターンを先頭に追加
this.context.history.unshift(turnSummary);

// 古いターンは外部化
if (this.context.history.length > 10) {
  const old = this.context.history.pop();
  await this.externalizeToStorage(old);
}

実装時のチェックリスト

Scratch領域の最小保証（15-30%）を設定
Pinned領域に固定すべき内容（目的、制約、契約）を配置
RAGチャンクの重複排除ロジックを実装
ツール出力の要約処理を実装
定期的な/compact実行の条件を設定
ウィンドウ使用率のモニタリングとログ出力
履歴の外部化・復元機能の実装
段階的要約（粗→中→精）の閾値設定

パフォーマンス指標

指標	推奨値	警告閾値
Scratch使用率	20-30%	< 15%
History使用率	10-20%	> 30%
Evidence使用率	30-50%	> 60%
総ウィンドウ使用率	70-85%	> 90%
/compact実行間隔	15-20ターン	> 30ターン

デバッグとトラブルシューティング

問題: 応答品質が突然低下

// 原因: Scratch領域の不足
// 対策: ウィンドウ使用状況を確認
const usage = monitorWindowUsage(context);
console.log('Scratch tokens:', usage.scratch);

if (usage.scratch < SCRATCH_MIN) {
  // 緊急コンパクション実行
  await executeCompact(context);
}

問題: 過去の重要な決定を忘れる

// 原因: 重要情報がHistoryから流れてしまった
// 対策: Pinnedに昇格
const importantDecisions = extractKeyDecisions(context.history);
context.pinned = mergePinned(context.pinned, importantDecisions);

問題: レスポンスが遅い

// 原因: Evidence領域が大きすぎる
// 対策: チャンク数を制限、スコアで厳選
const topChunks = chunks
  .sort((a, b) => b.score - a.score)
  .slice(0, 5);  // 上位5件のみ

まとめ: 実装のポイント

予防的管理: 問題が起きる前にモニタリングと自動調整
段階的対応: 軽度な問題は軽い対策、重度な問題は強い対策
トレードオフの理解: 情報量 vs 応答品質のバランス
継続的最適化: ログを分析して閾値を調整
ユーザー体験優先: レスポンス速度と品質のバランス

これらのベストプラクティスを適用することで、長時間の対話でも安定した品質を維持できるLLMアプリケーションを構築できます。

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コンテキストウィンドウの処理フローと動作メカニズム 完全解説

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