如果文件是客服回话记录，需要采用文件中用户原话，但是一次又不能投入太多文本，怎么解决目录如果文件是客服回话记录，需要采用文件中用户原话，但是一次又不能投入太多文本，怎么解决核心原则（不可突破）第一步：零成本前置降token（不碰原话，直接砍掉冗余）第二步：核心解决方案场景1：离线批量全量处理（比如工单分析、诉求提取、舆情统计、FAQ提炼）可直接落地的分步操作（以128K窗口模型为例）基于LangChain创建Excel大文件分析技能一、核心技能设计思路二、完整代码实现（可直接运行）1. 环境准备：安装依赖2. 全量技能代码（含Agent整合）三、运行步骤与结果说明1. 运行代码2. 关键结果文件（可直接下载查看）3. 适配大文件的优化点核心原则（不可突破）全程100%保留用户原话原文，仅做「字段提纯、分片切割、增量处理、结果聚合」，绝对不做任何改写、缩写、意译、编造，确保所有用到的内容均来自文件内用户的原始表述。第一步：零成本前置降token（不碰原话，直接砍掉冗余）你的文件是客服工单CSV，原始文本里有大量非用户原话的冗余内容，先做字段提纯，能直接砍掉30%-60%的token，完全不影响用户原话的完整性。字段剥离：用Excel/Python/表格工具，从CSV中只保留2列核心内容：会话唯一ID+用户原话原文，彻底删除客服发言、时间戳、工号、会话状态、渠道来源等所有非用户发言的冗余字段。空值/无效内容清理：删除用户发言为空、只有标点/表情、无意义灌水的行，进一步压缩无效token。去重（可选）：如果有完全重复的用户发言（比如机器人自动回复触发的重复话术），可保留1条原文+对应会话ID映射，避免重复占用token。例：你原本44万token的全量工单，提纯后大概率能压缩到15-25万token，直接减少一半以上的投喂压力。