Preplnenie kontextu je situácia, keď sa do vstupu modelu vloží príliš veľa textu v nádeji, že sa odpoveď zlepší. V praxi nastáva opak. Modely spoľahlivejšie pracujú s informáciou na začiatku a na konci vstupu, kým údaje uprostred dlhého bloku majú tendenciu zapadnúť. Zároveň platí, že s väčším množstvom textu rastie riziko, že sa do odpovede dostane nesúvisiaca alebo protirečivá pasáž. Pre tvorbu obsahu má tento efekt konkrétny dôsledok: kľúčové tvrdenie, číslo alebo podmienka nemajú byť skryté v strede dlhého odseku, ale hneď v úvode pasáže. Pre firmy, ktoré si stavajú vlastné riešenia nad dokumentmi, z toho zase vyplýva, že lepšie výsledky prináša presnejší výber menšieho počtu pasáží než vloženie celého dokumentu.
Pozri aj: top-k retrieval, chunking obsahu, grounding.
