待验证50% 置信概念精确时间
上下文重排序是指用廉价的小模型对候选代码片段、文件或历史评论打分排序，只把最相关的少量内容送入前沿模型的缓存，以降低输入 Token 成本。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/29
首次发现
来源
如何打造高效AI代码审查Agent：提示词与模型反转实战
bilibiliKrillinAI俊希2026/10/29
涉及实体
相关事实
待验证上下文压缩通过摘要、检索或丢弃冗余历史，减少每次请求传入模型的 token 数量，从而直接降低算力开销；缓存则把常见问题或高频对话的响应结果存储起来，避免重复推理。80% 相似待验证语义缓存（Semantic Cache）通过对相似问题复用历史回答，可降低第三方大模型API调用成本70% 相似已验证重排序（Reranking）技术先用粗检索召回大量候选片段，再用精排模型重新评分，只保留最相关内容送入模型68% 相似待验证渐进式披露通过“元数据→详细指引→附属资源”的三级层次，让模型先用低成本信息做路由决策，再按需展开高成本内容，从而避免上下文窗口被无关内容占用。66% 相似待验证随着交互积累，原始历史记录会超出模型上下文窗口限制，需要定期摘要或分级存储进行记忆压缩65% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1113020MCP
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