用Pack結構化AI對話中的上下文邊界

Pack不是強制捆綁所有對話的資料夾，而是表示對話流中一個上下文邊界形成的段落的思考單位。

AI對話不會因為消息數量增加就持續維持同一上下文。提問目的改變或進入新的判斷階段，即使在一個對話中也會產生邊界。Pack在Raw對話流之上結構化這些上下文邊界形成的段落。

Pack不是容納所有Raw的箱子，而是在思考流中產生邊界的段落中出現的島嶼。

本次更新的變化

• 在對話的基本源即logical pair流之上，以上下文邊界為基準形成Pack。
• Pack作為Graph View的核心節點使用，讓使用者探索長對話的結構。
• 不是所有Raw都必須包含在Pack中，Pack之外的Raw存在是正常的。
• Pack不是用一個主題名自動分類所有對話的資料夾或標籤。
• Pack邊界品質直接影響Graph View和長期探索的品質，因此持續檢查過生成和過少生成。

使用者確認的方法

1. 在支援的AI中進行對話。
2. 對話儲存時形成logical pair流。
3. 在檢測到上下文邊界的段落創建Pack。
4. 在Graph View中沿著Pack之間的連接確認對話移動到了什麼階段。

實際使用流程中的示例

例如使用者要在實際工作中使用此功能，在支援的AI中進行對話。對話儲存時形成logical pair流。然後在檢測到上下文邊界的段落創建Pack。需要時在Graph View中沿著Pack之間的連接確認對話移動到了什麼階段。但使用功能時需要遵守以下邊界。Pack不一定包含所有消息。瞭解這個區分，使用者就不會混淆系統的自動處理和自己的明確選擇來使用功能。

區分變更前後

如果將此功能理解為單純的存儲、自動摘要或自動推薦，與其他功能的邊界就會模糊。本次說明中Pack不是強制捆綁所有對話的資料夾，而是表示對話流中一個上下文邊界形成的段落的思考單位。將使用者直接執行的行為和系統展示結構的動作分離，明確了什麼被記錄以及什麼不改變狀態。

適用範圍和注意事項

• Pack不一定包含所有消息。
• 不將Pack說明為使用者直接創建的一般資料夾。
• Pack的存在本身不意味著該段落重要或是正確答案。
• Pack分析用的附加字段或自動解釋功能在未確認實現狀態時不作為當前功能斷定。

在5BY.AI整體結構中本次變更重要的原因

Pack不是減少對話量的摘要，而是探索思考在哪裡區分的結構。穩定地創建Pack邊界，使用者不必重新閱讀長對話的所有句子就能找到問題定義、審查和決定移動的流程。

確認本次更新的標準

• 應區分使用者的明確選擇和系統的自動處理來說明。
• 功能的對象單位和其他功能的邊界在公開說明和實際動作中應一致。
• 不應僅憑畫面探索或相似性自動確定重要度、正確答案或推薦路徑。

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