突破AI上下文限制，处理更多文件的方法

在处理大量文件时，突破AI上下文限制是一个挑战。Gemini的上下文限制为100万，但实际应用中可能需要处理更多的文件。以下是一些方法来突破这一限制：

1. 分段处理：将大文件或大量文件分成多个小部分，逐一处理。这样可以避免超出上下文限制，同时也能保证每个文件或文件部分得到适当的处理。
2. 使用外部存储：将部分数据或文件存储在外部数据库或文件系统中，只在需要时加载到上下文中。这样可以减少内存使用，同时也能处理更多的数据。
3. 优化数据结构：优化数据结构，减少冗余信息，提高数据压缩率。这样可以使得在有限的上下文中能够容纳更多的数据。
4. 并行处理：利用多线程或多进程并行处理文件。每个线程或进程可以处理一部分文件，最后将结果汇总。
5. 增量加载：采用增量加载的方式，逐步将数据加载到上下文中。这样可以避免一次性加载过多数据导致超出限制。
6. 使用缓存：对于频繁访问的数据，可以使用缓存技术。将部分数据缓存起来，减少重复加载，提高效率。
7. 扩展上下文限制：如果可能，可以尝试与AI提供方沟通，看是否有可能扩展上下文限制。

通过上述方法，可以有效突破AI上下文限制，处理更多文件。选择合适的方法取决于具体的应用场景和需求。