本文提出了语义分解和选择性上下文过滤两种技术，以解决上下文感知系统中的信息复杂性问题。这些技术提升了大语言模型生成一致性响应的能力，并优化了自动化工作流程的效率。

本研究提出KG-CF框架，旨在解决知识图谱补全中的上下文过滤问题。通过利用大型语言模型的推理能力，显著提升了知识图谱补全的准确性和实用性。

本研究提出了一种上下文过滤方法，通过奖励建模去除问答任务中的非必要信息，显著提升低资源环境下问答模型的有效性，EM Per Token指标提高了6.8倍。

本研究提出了上下文过滤语言模型（FltLM），解决长上下文大语言模型的“中间信息丢失”和“注意力分散”问题。通过结合上下文过滤器和软掩码机制，FltLM在多文档问答任务中表现优异，显示出在长文本自然语言理解中的潜力。

介绍了FIRE方法，通过上下文过滤和知识过滤构建知识感知的上下文表示和上下文感知的知识表示。实验结果显示，FIRE在PERSONA-CHAT和CMU_DoG数据集上表现优于以前的方法，并具有更好的可解释性。