关于上下文压缩策略的一点思考：分层摘要 vs. 无损截断

[yhmm1]

大家好，这是我第一次在这里发讨论，如果有说得不对的地方欢迎指正。

背景
我在做本地文档问答时发现，当上下文超过模型窗口后，"砍掉尾部" 是最常见的做法，
但这样很容易丢掉开头定义的术语和约束条件，导致后面的回答自相矛盾。

我的想法
是否可以引入一个分层摘要机制：

1. 原始片段全部保留在本地存储，不真正丢弃；
2. 进入上下文时，早期的片段被替换成结构化摘要（实体 + 关键结论 + 时间戳）；
3. 当模型引用到某个摘要时，再按需回捞原始片段。

想请教的问题

• 这种"懒加载 + 回捞"的模式，在实际工程里会不会引入额外一轮推理延迟？
• 摘要本身也是有损的，如何评估摘要质量？有没有可量化的指标？

期待听到大家的实践经验，谢谢！