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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
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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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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延伸解读
提示膨胀的影响
提示膨胀不仅影响模型的性能，还会显著增加使用成本和响应延迟。随着提示信息的增加，模型可能会错过关键数据，导致输出质量下降。因此，开发者需要关注提示设计，确保信息的有效性和相关性，以避免不必要的资源浪费。
上下文引擎的优势
上下文引擎如Redis Iris能够动态管理信息，优化数据检索和缓存，从而提高模型的响应效率。通过减少无关信息的干扰，开发者可以更好地控制模型的输入，提升用户体验和系统性能。
设计选择的重要性
提示膨胀的根源往往在于设计选择。过度硬编码或模糊的指导方针可能导致提示信息冗余。因此，在设计系统时，开发者应考虑如何精简提示内容，确保每个输入都能为模型提供必要的上下文信息。
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