你有没有遇到过这样的情况：和 AI 聊了十几轮，突然发现它"忘记"了之前说过的内容？或者 API 调用因为 Token 超限直接报错？
这是因为大模型有上下文长度限制，对话越长，历史消息越多，就越容易超限。结合我的理解，这篇文章分享一下如何实现上下文压缩，让你的 AI 应用既能"记住"关键信息，又能节省成本。
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你有没有遇到过这样的情况：和 AI 聊了十几轮，突然发现它"忘记"了之前说过的内容？或者 API 调用因为 Token 超限直接报错？
这是因为大模型有上下文长度限制，对话越长，历史消息越多，就越容易超限。结合我的理解，这篇文章分享一下如何实现上下文压缩，让你的 AI 应用既能"记住"关键信息，又能节省成本。
在Go语言的Web开发领域，Gin框架无疑是最受欢迎的选择之一。而Gin框架的核心魅力，很大程度上来自于其精巧的Context设计。今天，我们就来深入探讨一下这个强大的上下文对象。
如果你使用过Gin框架，那么一定会经常见到这样的代码：
func main() {
r := gin.Default()
r.GET("/hello", func(c *gin.Context) {
c.JSON(200, gin.H{"message": "hello"})
})
r.Run(":8080")
}在 Go 语言的并发世界里，goroutine 轻量灵活，却也带来了管理难题：如何让分散的 goroutine 协同工作？如何在请求超时或取消时，优雅终止所有关联任务？如何安全传递跨链路的元数据？
答案藏在标准库的context包中。Context（上下文）就像并发程序的 “神经中枢”，串联起 goroutine 的生命周期，传递关键信号与数据，成为 Go 并发编程不可或缺的核心工具。
本文将聚焦 Context 在并发场景中的实战应用，结合真实业务案例，带你搞懂 Context 的核心价值，避开常见陷阱，写出更健壮的并发代码。
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