子模优化在文本选择、段落重排序与上下文工程中的应用
While others rely on prompt tuning and hope for the best, you should learn submodular optimization that provides a principled framework with theoretical guarantees for better context engineering.
本文探讨了子模优化在文本选择和段落重排序中的应用，旨在解决信息检索中的最优子集选择问题。通过减少冗余信息，优化大语言模型的上下文窗口，提高查询的相关性和多样性。子模函数的递减收益特性确保所选内容覆盖文档的语义空间。采用懒惰贪婪算法，子模优化在多查询场景中提供了理论保证和计算效率。
