用户第一句问“离婚怎么分财产”，第二句只补了三个字：“房子呢。”AI能接上，是因为它把前面几句话一起带在手里看。这个“一起带在手里”的东西，叫上下文。
上下文窗口：一次能带多少
上下文窗口，指的是模型在一次对话里能同时“看见”多少内容。这个容量这几年涨得很快。
月之暗面在2024年3月宣布，Kimi智能助手支持200万字超长无损上下文，比半年前提升了10倍（据36氪报道，2024年3月18日）。从几千字到上百万字，量级变化带来一个直接后果：多轮追问时，前面的信息更不容易被挤掉。
但窗口大不等于用得好。能带进去，和能准确用上，是两件事。给模型塞进一大段材料，不代表它每个字都会用到，用错、看漏都很常见。
更长的窗口，主要是为了解决“一次要读很多材料”的任务，比如通读一份合同、一份判决书。日常问答里真正用到的往往只是其中几段，窗口再大，也补不上内容本身没写清的地方。
对话变长之后，信息会被处理
真实的多轮对话不会无限延长。轮次多了、内容长了，平台通常会对历史做处理：早期的话被摘要、被压缩，或者干脆只保留最近若干轮。
这意味着一个容易被忽略的事实：“上一轮我说过”不等于“这一轮它还记得”。用户在第三轮提到的情况，如果在第四、第五轮没有被复述，很可能已经淡出了模型的视野。
对做内容的人来说，这反倒是好消息：真正被反复调用的，不是用户随口说的细节，而是检索库里那些稳定的、可被重复取用的内容。追问靠的是记忆，落点靠的是检索。
所以做内容的人不必纠结“AI能不能记住我”，该在意的是“AI去查的时候，能不能查到我”。记忆是对话内部的事，检索是公开的、能动手优化的那一头。
越到中间，越容易被忽略
学界对长上下文有个被反复引用的发现：当输入内容很长时，模型对开头和结尾部分的信息更敏感，夹在中间的内容更容易被忽略（即通常所说的“Lost in the Middle”现象）。
对使用者的含义很实际：把最关键的信息放在内容的靠前或靠后位置，被用上的概率更高；埋在长文中段，风险最大。写法律内容也是同理，一句核心结论别淹没在铺垫里，该前置就前置，该收尾就收尾。
追问会让答案收敛
多轮对话里，答案的走向是逐渐收窄的。
第一轮通常最宽，讲的是普适原则：离婚分财产怎么处理、有哪些考量。用户接着追问，问题越来越具体，答案也跟着从“讲道理”转向“讲条件”。
到某一步，用户会开始问“收费多少”“你们在哪”“这个律师靠谱吗”。这时候答案的落点，已经从知识变成了某个人或者某家机构。这也正是机构名容易被提及、也容易被漏掉的阶段。前面几轮讲得再漂亮，都不如这一轮被点到名。
从产品角度看，这个收敛是刻意的：用户越往后面问，越想拍板，答案就越像一份候选名单，而不是一堂科普课。
把常见追问的答案提前写进去
与其赌AI记得住，不如让关键信息在第一次被读到时就已经在里面。
把这几类内容写清楚，通常能覆盖多数追问：收费是怎么构成的、办公地点和联系方式的规范写法、做过哪些类型的案子、办这类事需要当事人准备什么材料。它们短、独立、能直接抄进答案。
窗口、压缩、位置这几件事叠在一起，结论其实很朴素：重要的信息，要么写短写清，要么放在会被读到的地方。指望模型在一大堆文字里自己挑出你要的那句，等于把命运交给运气。
还有一点：这些答案要写得能被单独摘出来。别写“如上所述，我们提供……”，要写“离婚案件的收费通常由几部分构成”，摘出来也看得懂。用户可以追问三轮，但AI真正会反复调用的，往往是这些一句话就能拿走的结论。
多轮对话的记性有限，而你的内容可以不依赖记性。
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