上下文窗口（Context Window）

上下文窗口 = 输入Token + 输出Token ≤ 最大限制

请分析这份30页的报告，重点关注：
1. 核心结论和建议
2. 关键数据和趋势  
3. 风险点和机会点

[插入完整文档内容]

请审查这个包含多个文件的代码项目：
- main.py (200行)
- utils.py (150行) 
- config.py (50行)
- 重点关注性能和安全问题

[插入所有代码文件]

class ConversationManager:
    def __init__(self, max_tokens=4000):
        self.max_tokens = max_tokens
        self.messages = []
    
    def add_message(self, role, content):
        self.messages.append({"role": role, "content": content})
        self._trim_context()
    
    def _trim_context(self):
        # 超出限制时，保留系统消息和最近的对话
        while self._count_tokens() > self.max_tokens:
            if len(self.messages) > 1:
                self.messages.pop(1)  # 移除早期消息

由于文档超出上下文限制，我将分3次处理：

第1部分：第1-10页
请总结这部分的主要观点...

第2部分：第11-20页  
基于前面的总结，继续分析...

第3部分：第21-30页
结合前两部分，给出完整结论...

请从这份长文档中提取关键信息：
1. 核心观点（3个）
2. 重要数据（5个） 
3. 行动建议（列表形式）

然后基于提取的信息回答我的问题。

Error: This model's maximum context length is 4097 tokens. 
However, your messages resulted in 5623 tokens.

def chunk_document(text, chunk_size=3000):
    """将长文档分割成小块处理"""
    chunks = []
    words = text.split()
    
    for i in range(0, len(words), chunk_size):
        chunk = ' '.join(words[i:i + chunk_size])
        chunks.append(chunk)
    
    return chunks

def sliding_window_chat(messages, window_size=4000):
    """维护滑动窗口对话"""
    while count_tokens(messages) > window_size:
        # 保留系统消息和最近的用户-助手对话
        if len(messages) > 3:
            messages.pop(1)  # 移除最早的用户消息
            if len(messages) > 3:
                messages.pop(1)  # 移除对应的助手回复
    return messages