业务要做 80k token 文档问答，要求模型支持 128k 上下文。你会直接上长窗口模型，还是用 RAG 切片？如果必须扩展窗口，RoPE 插值/调整 base 怎么选？怎么验证模型真的用到了中间和尾部信息，而不是只看了开头？

面试官在考什么

判断候选人能否在长上下文、RAG、成本和评估之间做系统取舍，而不是只把窗口数字调大。

上下文窗口

回答框架 · 前两步

1. 决策：80k 文档问答，RAG 切片 + 重排通常性价比更高；长窗口适合跨文档、全局推理；可混合：RAG 召回 + 长窗口精读。
2. 窗口扩展：RoPE 位置插值/调整 base 或 NTK/YaRN 类方法；继续预训练少量长文本数据；注意短任务能力回退。

延伸阅读

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