突破ChatGPT 4097 Token限制，提升外汇数据问答准确性方案咨询

一、数据预处理优化 #

• 针对性特征工程：提取CSV核心业务字段（时间戳、货币对、开盘/收盘/高低价、成交量），清理冗余行、缺失值；衍生业务特征（如单日波动幅度、7日均线、涨跌幅度），让分块内容更具语义关联性，避免纯原始数据的碎片化。
• 结构化转换：用LangChain.CSVLoader加载数据后，将每行数据转换为带字段标识的结构化文本（例如“时间：2023-10-01，货币对：EUR/USD，收盘价：1.0567”），而非纯原始CSV行，提升后续检索精准度。

二、分块策略精细化 #

• 按业务逻辑分块，拒绝纯token切割：
  • 按货币对分组分块（如单独拆分EUR/USD、GBP/USD等数据块）
  • 按时间周期分块（每日、每周、每月行情数据独立成块）
  • 混合模式：先按货币对分组，再在组内按时间周期细分
• 滑动窗口分块：对时间序列数据设置10%-20%的块重叠率，保留相邻块的关键上下文（如连续几日行情衔接信息），避免语义割裂。
• 自定义分隔符：使用LangChain.RecursiveCharacterTextSplitter时，指定换行符、货币对标识（如“EUR/USD”）作为优先分隔符，而非默认按字符切割，保证块内数据语义完整性。

三、检索增强（RAG）优化 #

• 语义+关键词混合检索：
  • 先用关键词过滤（比如用户问“EUR/USD本周波动”，先筛选出货币对为EUR/USD、时间在目标周内的块）
  • 再对筛选后的块做语义嵌入检索（采用text-embedding-3-large这类支持数值理解的嵌入模型），提升检索相关性
• 检索结果重排序：用CrossEncoder对初检索到的块进行相关性打分，将最匹配的块放在上下文最前面，减少无关信息干扰。
• 上下文压缩：用LangChain.ContextualCompression结合LLMCompressor，自动剔除检索块中与问题无关的内容（比如用户问收盘价时，仅保留时间、货币对、收盘价字段），减少token占用同时提升上下文精准度。

四、模型交互与上下文管理 #

• 全局元信息注入：在prompt中加入数据集全局元数据（比如时间范围、覆盖货币对列表、数据字段说明），让模型对数据集有整体认知，避免遗漏跨块的全局规律。
• 精准prompt约束：明确要求模型“仅基于提供的上下文数据回答，不得编造信息；若上下文无相关数据，直接说明无法回答”，减少幻觉。
• 大上下文窗口模型适配：预算允许的话，切换到gpt-4-128k这类大窗口模型，减少分块次数，一次加载更多关联数据，降低跨块信息丢失概率。

五、分层检索与多步推理 #

• 构建分层检索结构：
  1. 第一层：粗粒度检索（按货币对、时间范围定位对应大区块）
  2. 第二层：细粒度检索（在大区块内检索具体行情数据或特征）
• 多步推理：对需要跨块统计的问题（如“2023年Q4波动最大的货币对”），先让模型检索各货币对Q4的波动数据块，再基于这些块做统计计算，避免单次上下文过载。

六、评估与迭代 #

• 构建测试问题集：生成覆盖单数据点查询（如特定日期收盘价）、跨块统计（如月度波动）、趋势分析（如某货币对季度走势）三类问题，对比模型回答与真实数据的准确率。
• 针对性优化：根据评估结果调整分块策略（比如某货币对块划分太粗导致统计错误，就细化该货币对的分块）或检索规则（比如关键词过滤维度不够，就增加成交量、波动幅度等过滤条件）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user8128531