Copilot上下文窗口变通方案 | AI生成和翻译
你在IDE（如Copilot）中使用AI模型时触及了一个关键点：上下文窗口限制。虽然4096个令牌对于大型代码库或复杂问题来说可能显得有限，但确实存在变通方法和重要考量。
首先，我们来澄清Copilot和GPT-4o的上下文：
- Copilot和GPT-4o上下文窗口：虽然4096个令牌是早期模型常见的上下文窗口大小，但GitHub Copilot Chat（在VS Code和JetBrains IDE中）现在提供了显著更大的上下文窗口，通常利用GPT-4o（甚至更新的模型如GPT-4.1），支持高达64k甚至128k个令牌（尤其是VS Code Insiders版本）。这是一个重大改进，使得处理更大的文件和更复杂的问题变得更加可行。
然而，即使有更大的上下文窗口，在处理庞大的代码库或高度详细的日志/问题时，你仍然会遇到限制。因此，你提出的变通方法非常相关：
应对上下文长度限制的变通方法：
- 拆分任务并提供聚焦的上下文（你的提议）：这是一个极好且高效的策略。
- “这是代码，这是日志，这是问题”：这正是你应该做的。不要一股脑地倾倒所有信息，而是精心筛选。
- 代码：仅提供与问题最相关的代码片段或文件。如果是特定函数，只需包含该函数及其直接依赖项。
- 日志：从日志中提取指示错误或异常行为的关键行。不要提供数兆字节的日志文件。
- 问题描述：清晰、简洁、准确地描述问题。说明你的期望、实际发生的情况以及任何具体的错误信息。
- 好处：通过缩小焦点，你可以确保最重要的信息适配Copilot的活跃上下文窗口，从而获得更准确和相关的建议。
- “这是代码，这是日志，这是问题”：这正是你应该做的。不要一股脑地倾倒所有信息，而是精心筛选。
- 多轮对话（你的提议）- 是的，Copilot会使用之前的对话内容：
- 在VS Code和JetBrains IDE（Copilot Chat）中：绝对如此。聊天界面专为多轮对话设计。Copilot会记住当前聊天会话中的先前轮次，并将其用作持续上下文的一部分。这对于完善解决方案和迭代解决问题至关重要。
- 工作原理：当你在同一聊天线程中提出后续问题或提供额外信息时，Copilot会隐式地考虑你之前的提示及其自身的回复，以生成更明智的回应。
- 多轮对话策略：
- 先宽泛后聚焦：从一个通用的问题陈述开始，然后根据Copilot的初步建议，在后续对话中提供更具体的细节或相关代码/日志。
- 完善和澄清：如果Copilot的首次回应不太对，不要重新开始。而是告诉它哪里不对，或者它需要考虑哪些额外的约束。
- 请求具体操作：“现在，将此修复应用到文件X”，或者“你能否也为这个场景生成一个测试用例？”
其他变通方法和技巧：
- 利用
@workspace和#file：@workspace：在Copilot Chat（尤其是VS Code中），你可以使用@workspace告诉Copilot考虑你整个工作区中的相关文件。虽然它不会摄取整个代码库，但会根据你的提示和当前文件智能地检索并注入它认为相关的文件片段。这对于大型项目来说是一个强大的功能。#file <文件名>：你可以使用#file在提示中显式引用特定文件。这确保了这些文件被包含在该特定查询的上下文中。
- 总结大型输入：如果你有一个非常长的日志或文档相关但无法容纳，可以先用Copilot（或另一个LLM）总结它，然后将该摘要用作上下文。
- 聚焦于“原因”：不仅要提供代码，还要解释你认为存在问题的原因或目标是什么。这有助于Copilot理解意图，即使它看不到所有周围的代码。
- 分解复杂问题：对于大型Bug修复或新功能，不要要求Copilot一次性完成所有工作。将其分解为更小、可管理的子任务。例如：
- “解释这个函数中的问题。”
- “建议重构这部分。”
- “为重构后的代码生成单元测试。”
- 使用描述性的变量/函数名：虽然这不是令牌限制的直接变通方法，但命名良好的变量和函数为Copilot提供了隐式上下文，即使在显式上下文有限的情况下也能使其建议更准确。
- 仓库自定义指令：如果你拥有Copilot Pro订阅，可以设置仓库级别的自定义指令。这允许你提供关于项目的总体上下文、编码风格或常见陷阱，Copilot将在该仓库内的所有交互中考虑这些信息。这对于长期的一致性和质量非常有价值。
总之，虽然旧信息可能暗示GPT-4o有严格的4096令牌限制，但现代IDE中的Copilot通常使用更大的上下文窗口。即便如此，你关于拆分任务和利用多轮对话的直觉是完全正确的，并且是在复杂软件开发挑战中有效使用Copilot的最佳实践。
根据搜索结果，以下是关于GPT-4.1和GitHub Copilot的令牌限制及上下文保留信息：
GPT-4.1 令牌限制
- GPT-4.1 拥有比其前代产品显著更大的上下文窗口。它支持高达100万个令牌的上下文窗口，这相较于GPT-4o的128K令牌限制是一个巨大的提升。这使得它非常适合需要单次提示处理大型代码库或大量文本语料的任务。
GitHub Copilot 令牌限制和上下文保留
- GitHub Copilot 基于像 GPT-4 这样的模型，在 VSCode 和 IntelliJ IDEA 等 IDE 中的交互通常具有约 4096 个令牌的限制。然而，根据所使用的 Copilot 具体设置和版本，存在一些差异。
- 对于使用 Visual Studio Code Insiders 的 GitHub Copilot 用户，可以访问高达 128K 令牌的更大上下文窗口，这是 OpenAI 的 GPT-4o 模型支持的最大值。这个更大的上下文窗口可以改善对大文件和仓库的处理能力。
- GitHub Copilot Chat 可以管理多轮对话，但这些对话间的上下文保留能力可能有所不同。虽然它可以保留先前交互中的部分上下文，但通常建议提供早期轮次的摘要或关键点以保持连续性，尤其是在处理复杂任务时。
应对令牌限制的变通方法
- 分块处理：将大型任务分解为更小、可管理的部分。这有助于在有效处理每个任务段的同时，保持在令牌限制内。
- 总结归纳：在向 Copilot 提供长段代码或日志之前先进行总结。这有助于在令牌限制内保留基本信息。
- 聚焦查询：不要一次性提供全部上下文，而是聚焦于与你试图解决的问题最相关的代码或日志的特定部分。
- 多轮对话：使用多轮对话逐步构建上下文。虽然 Copilot 可能不会保留先前交互中的所有上下文，但手动提供摘要或关键点有助于保持连续性。
这些策略可以帮助你在 GitHub Copilot 的令牌限制内有效使用它，并改善多轮对话中的上下文保留。