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提示膨胀：大型语言模型应用的原因、成本与解决方案
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
文章讨论了“提示膨胀”问题，即在使用大型语言模型时，提示信息过多导致性能下降、成本增加和延迟加大。提示膨胀源于设计选择不当，重要信息被淹没。解决方案包括使用上下文引擎动态管理信息，优化检索和缓存，以提高模型效率和响应质量。Redis Iris被提及为一种有效支持实时上下文管理的引擎。
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关键要点
- 提示膨胀是指提示信息过多，导致模型性能下降、成本增加和延迟加大。
- 提示膨胀是一个架构问题，而不是简单的大小问题，增加上下文窗口通常无法解决。
- 系统提示、对话历史、检索文档和工具定义共享同一个上下文窗口，导致重要信息被淹没。
- 长时间运行的任务和工具调用的反馈会增加令牌使用，可能超出上下文窗口的大小。
- 上下文引擎可以动态管理信息，优化检索和缓存，以提高模型效率和响应质量。
- Redis Iris被提及为一种有效支持实时上下文管理的引擎，能够提供存储、检索、缓存和记忆能力。
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