使用向量化切片处理长文本可解决ChatGPT API上下文超限问题，具体包括：一、语义边界分块；二、滑动窗口重叠切片；三、递归章节感知切片；四、动态token预算分配；五、批量化异步向量化处理。
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如果您使用ChatGPT API处理长文本时遭遇Context window超出限制的错误，说明输入文本长度已超过模型支持的最大上下文窗口容量。以下是针对该问题实施向量化切片处理的具体操作步骤：
一、基于语义边界的分块切片
该方法依据句子完整性与段落逻辑结构进行切分，避免在词中或从句中间断开，确保每一块文本具备独立语义可嵌入性，便于后续向量对齐与检索一致性。
1、使用NLTK或spaCy加载英文文本并调用sent_tokenize函数，将原文本按句子粒度拆分为句子列表。
2、初始化空块列表与当前块字符计数器，遍历句子列表，逐句累加字符长度，当累加值接近模型最大token限制（如4096）的85%时，将当前块存入列表并重置计数器。
3、对每个生成的文本块调用OpenAI Embedding API（如text-embedding-3-small），获取对应768维浮点向量，保存为NumPy数组或Parquet格式。
二、滑动窗口重叠切片
该方法通过引入固定大小重叠区域缓解边界信息丢失，特别适用于需要跨块上下文理解的任务，例如长文档问答或摘要生成。
1、设定窗口长度为512 tokens，重叠长度为128 tokens，使用tiktoken库对原始文本进行token级编码，获得整数token ID序列。
2、从索引0开始，每次截取长度为512的子序列，下一次起始索引为当前起始索引加384（即512−128），直至覆盖全部token。
3、对每个滑动窗口内的token ID序列解码为字符串，去除首尾空白后提交至Embedding接口，返回向量结果并附加窗口起始偏移量元数据。
三、递归式章节感知切片
该方法优先识别标题层级（如“#”、“##”标记或字体加粗段落），以文档逻辑结构为锚点进行分层切分，保障语义单元完整性，适用于Markdown或HTML源文档。
1、解析原始文档DOM或Markdown AST，提取所有一级与二级标题节点及其对应文本范围坐标。
2、将每个标题节点与其下属段落合并为一个逻辑单元；若某单元token数超限，则在其内部启用句子级切片（同第一种方法）。
3、对每个最终形成的逻辑单元调用embedding服务，同时在向量元数据中标注其所属章节路径（如“2.3.1 用户权限配置”）。
四、动态token预算分配切片
该方法根据文本内容密度动态调整各段切片长度，对高信息密度区域（如代码块、术语列表）分配更小切片，对描述性段落允许更大切片，提升整体向量表征效率。
1、扫描全文，识别代码围栏（```）、表格符号（|—|）、加粗标记（**）等高密度模式，标记其起止位置。
2、对非高密度区域，单块上限设为600 tokens；对包含代码或表格的区域，单块上限强制设为256 tokens，并确保代码块不被跨块分割。
3、使用tiktoken估算每块实际token数，若超限则回退至前一个句子边界重新截断，再提交embedding请求。
五、批量化异步向量化处理
该方法通过并发请求与队列控制规避API速率限制，同时维持切片顺序与ID映射关系，适用于万级文本块的工程化部署场景。
1、将全部切片文本存入内存队列，设置并发请求数为5，使用asyncio + aiohttp构建异步HTTP客户端。
2、为每个切片生成唯一UUID作为request_id，在请求头中携带X-Request-ID字段，便于日志追踪与失败重试。
3、接收响应后，将embedding向量、原始文本块、request_id写入本地SQLite数据库，字段包括vector BLOB、text TEXT、req_id TEXT、created_at TIMESTAMP。
