可借助AI Studio中支持百万级上下文的Gemini 2.0/2.5模型批量分析超10本PDF，需依次完成模型配置、PDF转纯文本清洗拼接、分阶段上传挂载、结构化提示词设计及token用量监控五步操作。
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如果您希望使用Gemini模型一次性分析超过10本PDF电子书，可借助AI Studio中支持百万级上下文窗口的Gemini 2.0或Gemini 2.5系列模型。该能力依赖于模型对长上下文的原生支持及AI Studio平台的批量文档上传与结构化处理机制。以下是具体操作路径：
一、确认所用Gemini模型版本并启用长上下文支持
AI Studio中并非所有Gemini模型默认开启完整上下文容量，需手动选择支持超长上下文（如1M tokens）的版本，并在配置中显式启用该能力。未正确配置将导致上传后仅能处理首段文本或触发截断警告。
1、登录AI Studio控制台，进入“Models”页面。
2、在模型列表中筛选“gemini-2.0-flash-exp”或“gemini-2.5-pro-exp”，点击进入详情页。
3、在“Model configuration”区域，将“Max output tokens”设为不低于8192，勾选“Enable extended context window (up to 1,048,576 tokens)”选项。
4、保存配置并启动新会话。
二、预处理PDF文件以适配上下文注入格式
Gemini原生不直接解析PDF二进制流，AI Studio要求上传前将PDF转换为语义连贯、无乱码、保留标题层级的纯文本块。若跳过此步，OCR错误、页眉页脚干扰或扫描图转文字失败将导致关键信息丢失。
1、使用pymupdf（fitz）或pdfplumber批量提取每本PDF的正文文本，禁用图像提取与页眉页脚自动识别。
2、对每份提取结果执行清洗：删除连续空行、合并因换行断裂的句子、用“[CHAPTER]”标记一级标题、“[SECTION]”标记二级标题。
3、将10本清洗后的文本按逻辑顺序拼接，每本书开头插入标识符：《书名》——来源PDF第X册，共Y页。
4、保存为UTF-8编码的单一.txt文件，总大小建议控制在30MB以内（避免AI Studio上传超时）。
三、在AI Studio中分阶段上传与锚定文档块
AI Studio当前界面不支持单次拖入10个PDF并自动合并上下文，须通过“Document grounding”功能将多份文本作为外部知识源挂载，并在提示词中强制引用。直接粘贴全文易触发token计数溢出或响应中断。
1、在AI Studio左侧导航栏点击“Documents”，选择“Upload documents”。
2、依次上传10个已清洗的.txt文件（不可上传PDF原文件），每上传一个后点击“Process”等待状态变为“Ready”。
3、在对话输入框上方点击“Add grounding source”，勾选全部10个已处理文档。
4、输入提示词时必须包含明确指令：“请基于我提供的全部10份文档内容进行交叉分析，不得遗漏任一册中的核心论点”。
四、构造分层提示词以驱动跨文档推理
百万级上下文不等于模型自动理解多文档关系。若提示词为泛化提问（如“总结这些书”），Gemini倾向仅响应首文档片段。必须通过结构化指令激活跨文本索引与比对能力。
1、首句定义分析维度：“从‘技术演进路径’‘作者立场差异’‘案例时空分布’三个维度，逐册对比分析以下10本书”。
2、为每册分配代号（Book_A至Book_J），并在问题中强制引用：“比较Book_C第三章与Book_H第五章对同一现象的归因逻辑”。
3、结尾追加约束：“输出必须包含至少10处明确标注出处的引述，格式为（Book_X, p.Y）”。
五、监控token用量并动态截断非关键段落
即使启用1M上下文，实际可用量受系统预留开销影响。当10本PDF清洗后文本总长接近900K tokens时，AI Studio可能静默丢弃末尾文档。需主动干预以保障完整性。
1、上传前使用tiktoken库估算总tokens：python -c "import tiktoken; enc = tiktoken.get_encoding('cl100k_base'); print(len(enc.encode(open('merged.txt').read())))"。
2、若预估值＞850K，优先删减各书的参考文献列表、附录及重复性方法论描述段落。
3、在AI Studio会话中点击右上角“Token usage”，实时观察“Context tokens”数值；若接近950K，立即终止当前请求并精简输入。
