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LLM 处理的文件：分块处理+中间状态+最终聚合架构详解

"分块处理+中间状态+最终聚合"是解决长文本处理、复杂任务拆解、大模型上下文限制问题的黄金架构，尤其在工单打标、长文档分析、多轮推理等场景中不可或缺。其中中间状态是整个架构的灵魂，它决定了系统的可扩展性、可调试性和最终效果。

一、整体架构与核心概念

原始长输入 → 智能分块 → 分块并行处理 → 生成中间状态 → 中间状态存储 → 全局聚合 → 最终输出

• 分块处理：将过长或过于复杂的输入拆分为多个语义完整、大小适中的小块，分别交给大模型处理
• 中间状态：每个分块处理后输出的结构化、可聚合、包含推理过程的局部结果（不是最终答案）
• 最终聚合：将所有分块的中间状态进行全局整合、去重、排序、推理，生成完整的最终结果
  

二、中间状态的核心定义

中间状态是连接分块处理和最终聚合的桥梁，它具有以下本质特征：

1. 局部性：仅反映单个分块的信息和推理结果
2. 结构化：必须是机器