需启用Gemini 1.5 Pro的100万Token上下文模式，批量预处理文档为带元数据的纯文本，通过API流式提交，并用结构化提示词锚定跨文档关联推理。
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如果您希望在AI Studio中利用Gemini模型的100万Token上下文窗口对整个文档库进行端到端分析，但发现单次上传受限或大文件解析不完整，则可能是由于文件分片策略、格式兼容性或会话上下文截断所致。以下是实现该目标的具体操作路径：
一、启用超长上下文模式并配置会话参数
AI Studio默认可能未激活Gemini 1.5 Pro的全量100万Token上下文能力，需手动开启并锁定会话级长上下文支持，确保后续上传内容不被自动压缩或丢弃。
1、在AI Studio左侧导航栏点击“Models”，选择“gemini-1.5-pro-latest”模型。
2、点击右上角“Settings”图标，在弹出面板中将“Context window”选项设为“Maximum (1M tokens)”。
3、关闭设置面板后，在当前会话顶部点击“Reset chat”以应用新上下文配置。
二、批量预处理文档为统一文本块并注入元数据
AI Studio不支持直接解析原始PDF/DOCX等格式的深层结构，需将多个大文件提前转换为纯文本，并嵌入来源标识与逻辑分隔符，使Gemini能区分不同文档边界及语义层级。
1、使用Python脚本调用pypdf（PDF）和python-docx（DOCX）库逐文件提取正文，每份文档开头插入标准分隔标记：[DOCUMENT_ID:file_001.pdf]。
2、对提取文本执行去页眉页脚、合并换行、移除重复空格等清洗操作，保留段落结构但剔除不可读控制字符。
3、将所有清洗后的文本按顺序拼接为单个UTF-8编码的.txt文件，总长度确保低于95万Token（预留5万用于指令与推理）。
三、通过API流式提交并强制维持上下文完整性
Web界面上传存在单文件大小限制（通常≤100MB），且无法保证多文件内容连续注入同一上下文。改用AI Studio提供的REST API配合流式请求头，可绕过前端限制并显式声明上下文延续性。
1、在AI Studio中进入“API Keys”页面，生成一个具有generative-language-models权限的密钥。
2、构造HTTP POST请求，Header中包含："X-Goog-Api-Key: YOUR_KEY" 和 "Content-Type: application/json"。
3、Request Body中设置"systemInstruction"字段说明分析目标，并在"contents"数组首项传入预处理好的全文本块，第二项为用户查询指令。
四、分阶段锚定关键片段并触发跨文档关联推理
即使全文本成功载入，Gemini仍可能因注意力稀疏导致远距离信息忽略。需通过结构化提示词主动锚定文档锚点，引导模型建立跨文件实体映射与逻辑链路。
1、在提问前先发送一条系统指令：“请为以下文档库构建统一知识图谱：识别全部出现的公司名、产品型号、发布日期及技术指标，并标注其首次出现的[DOCUMENT_ID]。”
2、紧随其后发送完整文本块，末尾附加查询：“列出所有文档中提及的‘QuantumCore X9’芯片的功耗参数差异，并按[DOCUMENT_ID]归因。”
3、若响应缺失某文档数据，立即补发该文档对应[DOCUMENT_ID]段落并追加指令：“仅基于此段落补充上述对比表。”
