该文章介绍了一种解决大型语言模型处理长篇内容的新方法，通过上下文压缩和领域内参数高效微调，使得模型能够创建原始上下文的简洁表示，并有效地检索相关信息以准确回答问题。该方法通过使用LoRA技术将模型的有效上下文窗口扩展到处理高达128k个令牌。实验结果显示，该方法在推理过程中使用更少的令牌，加速效果显著，降低了长文档问答的成本。