你有過這種經驗嗎？剛開始跟 ChatGPT 或 Gemini 聊天時，它顯得聰明絕頂，但隨著對話變長，它開始忘東忘西、答非所問，甚至像喝醉了一樣產生幻覺。這並非因為你問錯了問題，而是 AI 正在經歷一場隱形的認知危機——「情境腐敗（Context Rot）」。

在我們追求更長、更大的「上下文窗口」時，事實證明，餵給 AI 越多資訊，並不代表它會變得越聰明。以下是 DotAI 小編整理出的 5 個最具衝擊力的 AI 協作洞察。

1. 情境腐敗：為什麼 AI 讀越多，表現越差？

一個違反直覺的事實是：即使廠商宣稱擁有百萬級的 Token 窗口，AI 的推理效能仍會隨著資訊量增加而下降。所有輸入的對話紀錄、文件和指令都在「爭奪」模型的注意力。

當負擔過重時，AI 的邏輯會開始崩潰，這種現象被稱為 情境腐敗（Context Rot）。這告訴我們：**「少即是多」**在 AI 時代依然適用，精簡輸入內容才是維護 AI 智商的關鍵。

「模型需要同時推理的資訊越多，效能往往就越下降。」

2. 提示工程：它是嚴謹的 SOP，而非魔法咒語

許多人將提示詞（Prompt）稱為「咒語」，但專業人士將其視為一種結構化且可重現的工程學。

最驚人的發現是，你無法憑空猜測哪種指令效果最好。DotAI 小編建議，應將大任務拆解成如「堆積木」般的小步驟（Decomposition），這不僅能讓品質更穩定，也更容易除錯。透過 AB 測試（比較不同的人設設定），我們才能找出最能精準「奴役」AI 的指令。

3. 系統提示語：AI 心中不可撼動的「憲法」

如果你覺得 AI 有時很固執，那是因為它必須遵守它的「憲法」。據業內共識，AI 的指令層級大致可以分為三層，而 系統提示語（System Prompt） 對一般用戶來說是位於最高位階。

無論使用者在對話中如何誘導，一旦指令與系統提示語衝突，AI 會優先遵守最高層級的規範。對於企業來說，這層「憲法」是防止 AI 被使用者「越獄（Jailbreak）」並確保回應風格一致的關鍵安全邊界。

4. OP-RAG 的逆襲：16k 竟能贏過 128k

當 Gemini 推出 200 萬 Token 窗口時，很多人認為「檢索增強生成（RAG）」已死，但研究顯示事實正好相反。

NVIDIA 提出的 OP-RAG（順序保留檢索） 發現：與其讓模型看 12.8 萬個 Token，不如篩選出 1.6 萬個關鍵 Token 並保持其原始文件順序。這種方式產出的答案準確度（F1 分數）高達 44.43，遠勝過無 RAG 的 12.8 萬全文本（僅 34.32）。這證明了「邏輯完整性」比「海量資訊」更重要。

5. 跨對話記憶：打造你的專屬 AI 秘書

過去，每次開啟新對話都要重新訓練 AI，但 ChatGPT 的「Memory（記憶）」功能改變了這點。

這項功能會自動聚合並修正你提到的個人資訊、專業語氣或語言偏好。例如，一旦它記住你偏好「繁體中文」與「條列式清單」，之後在任何新的對話室，它都會主動套用這些設定。

💡 常見問題 (FAQ)

Q1：我應該把問題放在對話的最前面還是最後面？ 在處理長文本時，將查詢或問題放在對話的最後面，AI 的表現通常會更好。

Q2：對話窗口（Context Window）越大，反應會越慢嗎？ 是的。雖然任何請求都有固定延遲，但通常查詢內容越長，延遲（首個 Token 產出的時間）會隨之增加。

Q3：如果我有超長的文件（如一本書）要處理，該怎麼辦？ 建議採用「遞迴摘要（Recursive Summarization）」：先將文件分段摘要，再將這些摘要串聯起來進行二次摘要，直到完成全文總結。

Q4：什麼是「無痕模式（Temporary Chat）」？ 這是一種保護隱私的對話模式，對話內容不會被記錄在歷史中，也不會成為 AI 的訓練資料，且不會觸發記憶功能。

總結：從下指令到管理智慧

未來的 AI 協作將從「單次溝通」轉向「情境管理」。當我們能精準控制 AI 的注意力，並有策略地過濾噪音時，AI 才能發揮出真正的十倍生產力。下一次對話前，你打算讓你的 AI 記住什麼，又該讓它忘掉什麼呢？

參考來源

1.- 數位時代：《3個秘訣教你寫出「神級提示詞」，Gemini、ChatGPT都可用！》

2.- 電腦玩物：Esor Huang《ChatGPT 跨對話記憶、無痕模式教學，訓練 AI 記住特殊要求實測》 3. 影片講座：Context Management is a key component of the effective LLM usage.

4.- Reddit 討論區：Grok 3's Memory

5.- Data Studios：Grok Context Window Capabilities Across Model Generations

6.- Google API 文件：Long context | Gemini API

7.- KI-Insights / OpenAI：Prompt engineering Strategy Guide

8.- SuperAnnotate：RAG vs. Long-context LLMs

9.- ProjectPro：Types of LangChain Memory and How to Use Them