وأبلغه بأنه يعتذر مع المستخدم في إضافة المزيد من الرسائل إلى التحذير، ويبدأ أقدم التفاصيل بالخروج كما يوضح مدى توفر النموذج، ما يؤدي إلى تنبيه بعض المعلومات أو تجاهلها أثناء متابعة الحوار.
وبناءً على ذلك، يتم اعتماد بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي على النصوص النهائية لضغط النصوص، ثم تلخيصها تلقائياً عندما تقترب من الحد الأقصى للسياق المعتمد.
وعلى سبيل المثال، قد يقوم بتقليد نموذج كلود بإيقاف مؤقتاً لإعادة تنظيم المعلومات واختصاراتها. ومع ذلك، لا يمكن استخدام هذه الحلول باستمرار لمعرفة الوقت الذي سيقرر فيه ضغط النظام، لذلك يجب أو حذف بعض التفاصيل القديمة، كما أن التطبيقات الشائعة لا تتوفر في كثير من الأحيان اختيارياً تتيح للمستخدم تنفيذ هذه التفاصيل يدوياً.
ونقترح تقرير استخدام أسلوب بسيط قبل الانتقال إلى الابتكار الجديد، وذلك من خلال مؤتمر الذكاء الاصطناعي فور “ملخص” يحتوي على أهم العناصر النقاشية السابقة.
ولا ينصح بإدراج تحديد الهدف الأساسي للحوادث، والقرارات التي اتخذتها، والتي قد يخطئ النموذج في استنتاجها إذا بدأ من الصفر، إضافة إلى الخطوة التالية الأساسية لاستكمال العمل.
ويخلص التقرير إلى أن هذه الطريقة أكثر فعالية من مجرد ملخص عام للمحادثة، التأكيد على المعلومات الجوهرية والحفاظ على السياق المطلوب دون التفاصيل المهمة.
