你想知道的是在RAG场景中使用的Prompt通常有多大的字符/Token限制，以及不同大模型的具体数值，对吧？

一、先明确核心概念：Token vs 字符

在看Prompt限制前，先分清两个关键单位（新手容易混淆）：

• Token：是大模型的最小处理单位，1个中文≈1.5个Token，1个英文单词≈1个Token，标点/空格也会算Token；
• 字符：就是我们日常说的文字个数（中/英/符号）。

Prompt的限制本质是按Token计算，不同模型的Token上限不同，对应的字符数也会有差异。

二、主流大模型的Prompt（上下文）Token上限

以下是RAG场景中常用模型的Prompt最大限制，包含输入（Prompt）+输出（回答）的总上限，也是Java调用API时需要关注的核心参数：

注意：

1. 上表中“总Token上限”是输入（Prompt）+输出（回答） 的总和，比如GPT-3.5 Turbo总上限16385 Token，如果Prompt用了15000 Token，那回答最多只能生成1385 Token；
2. 部分模型支持“扩展上下文”（如Llama 3、GPT-4o），但扩展后可能会增加响应时间，Java调用时需要权衡。

三、Java开发RAG时的Prompt限制处理（关键实操）

在Java中对接RAG的Prompt时，必须处理“Token超限”问题，否则会报错。以下是核心处理逻辑：

import com.knuddels.jtokkit.Encodings;
import com.knuddels.jtokkit.api.Encoding;
import com.knuddels.jtokkit.api.EncodingRegistry;

import java.util.List;

public class PromptTokenHandler {
    // 定义目标模型的Token上限（比如GPT-3.5 Turbo：16385）
    private static final int MAX_TOKEN_LIMIT = 16385;
    // 预留输出Token（回答用），避免输入占满所有Token
    private static final int RESERVE_OUTPUT_TOKEN = 2000;
    // 实际可用的输入Token上限
    private static final int INPUT_TOKEN_LIMIT = MAX_TOKEN_LIMIT - RESERVE_OUTPUT_TOKEN;

    // 初始化Token编码器（Java常用jtokkit库）
    private static final EncodingRegistry registry = Encodings.newDefaultEncodingRegistry();
    private static final Encoding encoding = registry.getEncodingForModel("gpt-3.5-turbo");

    /**
     * 裁剪检索到的文档，确保Prompt不超限
     * @param userQuestion 用户问题
     * @param relevantDocs 检索到的相关文档列表
     * @return 裁剪后的Prompt内容
     */
    public String buildLimitedPrompt(String userQuestion, List<String> relevantDocs) {
        // 1. 先计算固定Prompt模板的Token数
        String promptTemplate = "基于以下参考信息回答问题：\n%s\n问题：%s\n要求：仅基于参考信息回答，不要编造内容";
        // 计算模板中除了文档外的Token数（问题+固定话术）
        int baseTokenCount = encoding.countTokens(String.format(promptTemplate, "", userQuestion));

        // 2. 拼接并裁剪文档，控制总Token不超限
        StringBuilder docsBuilder = new StringBuilder();
        int currentTokenCount = baseTokenCount;
        for (String doc : relevantDocs) {
            int docToken = encoding.countTokens(doc);
            // 如果添加当前文档会超限，停止拼接
            if (currentTokenCount + docToken > INPUT_TOKEN_LIMIT) {
                break;
            }
            docsBuilder.append(doc).append("\n");
            currentTokenCount += docToken;
        }

        // 3. 构建最终的Prompt
        return String.format(promptTemplate, docsBuilder.toString(), userQuestion);
    }

    public static void main(String[] args) {
        PromptTokenHandler handler = new PromptTokenHandler();
        // 测试：模拟检索到的长文档列表
        List<String> docs = List.of(
            "文档1：Java是一种面向对象的编程语言，由Sun Microsystems公司于1995年推出...（超长内容）",
            "文档2：RAG的核心是检索增强生成，解决大模型知识过时的问题...（超长内容）"
        );
        // 构建不超限的Prompt
        String prompt = handler.buildLimitedPrompt("什么是Java中的RAG？", docs);
        System.out.println("最终Prompt：" + prompt);
        System.out.println("Prompt Token数：" + encoding.countTokens(prompt));
    }
}

代码关键说明：

1. 依赖：需要引入Java的Token计算库（jtokkit），Maven依赖如下：

   <dependency>
       <groupId>com.knuddels</groupId>
       <artifactId>jtokkit</artifactId>
       <version>0.6.0</version>
   </dependency>
   

2. 核心逻辑：
   • 先预留输出Token（比如2000），避免输入占满所有上限；
   • 计算固定话术+问题的Token数，再逐步拼接文档，超限则停止；
   • 确保最终Prompt的Token数在输入上限内。

四、不同场景的Prompt限制选择建议

1. 中小规模RAG（如单产品手册问答）：选择8192 Token的模型（文心3.5、Qwen-7B），Java处理简单，响应快；
2. 大规模RAG（如多文档/长文档问答）：选择32768+ Token的模型（GPT-4o Mini、文心4.0），但需做好文档分段裁剪；
3. 私有化部署RAG（如Llama 3）：可扩展上下文到70000 Token，但Java需优化检索和拼接效率。

总结

1. Prompt的限制核心是Token数（非字符数），不同模型上限不同：主流中小模型8192 Token，大规模模型128000 Token；
2. Java开发RAG时，必须计算并裁剪Prompt的Token数，预留输出Token，避免超限报错；
3. 实操中优先用jtokkit等Java库计算Token，按模型上限裁剪检索到的文档内容，保证Prompt合规。