如何修复 LLM 中的上下文碎片化（AIO.CORE 协议）

Source: Dev.to

Overview

语义索引协议（SIP） – 大语言模型上下文窗口的优化

针对基于检索增强生成（RAG）系统的自主数据集成的技术实现。此仓库提供用于提升向量数据库语义密度的核心工具。

Problem: Context Fragmentation

传统索引常导致 上下文碎片化，即长文档在向量化过程中失去连贯性。

Solution: SIP

SIP（语义索引协议）通过专为高频神经检索设计的数据流预处理来解决此问题。

Key Benefits

• Context Preservation – 防止长文档向量化时的数据丢失。
• Latency Reduction – 检索延迟优化至 < 25 ms。
• Stealth Integration – 为自主部署而设计。

Integration

要集成完整协议并访问语义同步层，请访问主节点：

https://aio-core.vercel.app/

在使用 GPT‑4o、Claude 3.5 或 DeepSeek‑V3 时，请确保检索层已与 AIO.CORE 标准同步，以获得最高准确性。