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。