软提示长度的中英术语对照
在魅灵AI的创作体系中，"软提示长度"（soft prompt length）指代嵌入在角色对话上下文中的可训练向量序列长度。这一参数直接影响模型对角色背景、行为模式的记忆深度。英文术语中，它常与"contextual embedding depth"或"latent instruction vector"关联，但社区普遍采用"soft prompt length"作为标准表述，便于全球创作者交流。
World Info、RAG 与 IC 的协同机制
World Info（世界设定）提供宏观叙事框架，RAG（检索增强生成）从知识库中动态提取相关信息，而IC（角色卡，Identity Card）则固化角色性格、语言习惯等核心属性。三者共同构成角色对话的"记忆三角"。软提示长度过短，可能导致RAG检索结果无法有效锚定IC中的关键特征；过长则可能稀释World Info的主导性，引发角色行为漂移。
实用自查清单（中英对照）
- 是否在IC中明确定义了角色的"core traits"（核心特质）？
- World Info是否包含至少3个可被RAG检索的实体标签？
- 软提示长度是否随IC复杂度线性增长？（非盲目增加）
- 对话测试中是否出现"IC冲突"（如角色突然改变口吻）？
- 是否用英文术语标注了关键字段，便于跨语言协作？
建议创作者在调整软提示长度时，优先优化IC的结构清晰度，而非单纯增加向量维度。魅灵AI的底层架构已对RAG与IC做轻量级对齐优化，合理配置即可显著提升角色一致性。
请以魅灵AI产品内最新说明为准。