我选择第一顶白帽，它代表以事实和数据为基础的思考。在解决对话AI只能看到一定长度的上下文的问题时，我们需要了解以下事实和数据：
1. 对话AI的输入文本有长度限制，通常为一定数量的字符或单词。

2. 一些对话场景需要考虑更长的上下文，以便对话AI能够提供更准确和连贯的回复。

3. 目前的自然语言处理技术已经能够处理更长的输入文本，但需要更复杂的模型和更多的计算资源。

基于这些事实和数据，我们可以探讨以下思考：

1. 如何平衡模型复杂性和计算资源，以提供更长的输入文本支持？

2. 如何确定需要更长上下文的对话场景，并自动调整模型输入长度？

3. 如何评估模型在长文本输入场景下的性能和效果？

通过这些思考，我们可以寻找更好的解决方案，以解决对话AI只能看到一定长度的上下文的问题。
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