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为长时间运行的代理构建上下文修剪管道
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原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了为长时间运行的人工智能代理构建上下文修剪管道，以高效管理对话记忆。讨论了无界对话历史对大型语言模型的影响，并利用句子嵌入模型计算当前提示与历史对话的语义相似性。通过选择最近的对话和最相关的历史记录，构建精简的上下文窗口，从而节省计算资源和内存，提高效率。
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关键要点
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现代人工智能代理基于大型语言模型（LLMs）设计，能够持续运行，导致对话历史不断增长。
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无界对话历史会导致高昂的令牌成本、延迟瓶颈和推理能力下降。
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上下文修剪管道通过动态管理最近的对话记忆来解决这些问题。
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经典的记忆策略依赖于滑动窗口，可能会忘记重要信息，而上下文修剪策略则选择性地提供所需的上下文。
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上下文修剪的基本元素包括当前提示、最近的对话轮次和最相关的历史记录。
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使用句子嵌入模型计算当前提示与历史对话的语义相似性，以选择最相关的历史记录。
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通过构建精简的上下文窗口，可以节省计算资源和内存，提高效率。
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延伸问答
上下文修剪管道的主要目的是什么？
上下文修剪管道的主要目的是动态管理对话记忆，以减少计算资源和内存的使用，提高效率。
无界对话历史对大型语言模型有什么影响？
无界对话历史会导致高昂的令牌成本、延迟瓶颈和推理能力下降。
上下文修剪策略与经典记忆策略有什么不同？
上下文修剪策略选择性地提供所需的上下文，而经典记忆策略依赖于滑动窗口，可能会忘记重要信息。
如何计算当前提示与历史对话的语义相似性？
使用句子嵌入模型计算当前提示与历史对话的语义相似性，以选择最相关的历史记录。
上下文修剪管道的基本元素包括哪些？
上下文修剪的基本元素包括当前提示、最近的对话轮次和最相关的历史记录。
上下文修剪管道如何提高效率？
通过构建精简的上下文窗口，选择最相关的对话内容，从而节省计算资源和内存，提高效率。
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