我正在使用LangChain创建嵌入，然后像这样向这些嵌入提问：
embeddings: OpenAIEmbeddings = OpenAIEmbeddings(disallowed_special=())db = DeepLake( dataset_path=deeplake_url, read_only=True, embedding_function=embeddings,)retriever: VectorStoreRetriever = db.as_retriever()model = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo") qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(model, retriever=retriever)result = qa({"question": question, "chat_history": chat_history})但我遇到了以下错误：
File "/xxxxx/openai/api_requestor.py", line 763, in _interpret_response_line raise self.handle_error_response(openai.error.InvalidRequestError: This model's maximum context length is 4097 tokens. However, your messages resulted in 13918 tokens. Please reduce the length of the messages.聊天历史是空的，问题也相当小。
如何减少传递给OpenAI的tokens大小？
我猜测嵌入的响应太大，传递给了openai。可能只要找出如何截断发送给openai的数据就行了。
回答：
总结
在初始化ConversationalRetrievalChain对象时，传入一个max_tokens_limit值。
qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm( model, retriever=retriever, max_tokens_limit=4000 )这将在向openai/你的llm提问时自动截断tokens。
详细解释
在ConversationalRetrievalChain的base.py中，有一个在向deeplake/openai提问时调用的函数：
def _get_docs(self, question: str, inputs: Dict[str, Any]) -> List[Document]: docs = self.retriever.get_relevant_documents(question) return self._reduce_tokens_below_limit(docs)该函数从deeplake向量数据库读取，并将这些内容作为上下文添加到你上传到openai的文档文本中。
_reduce_tokens_below_limit函数会读取类实例变量max_tokens_limit来截断输入文档的大小。
