Genai: Cara mengurangkan kos dengan teknik mampatan segera

Artikel ini meneroka teknik pemampatan segera untuk mengurangkan kos operasi aplikasi Benami. Generatif AI sering menggunakan generasi pengambilan semula (RAG) dan kejuruteraan segera, tetapi ini boleh menjadi mahal pada skala. Mampatan segera meminimumkan data yang dihantar kepada penyedia model seperti Openai atau Google Gemini.

Takeaways utama:

pemampatan segera menurunkan kos operasi genai.
Kejuruteraan cepat yang berkesan meningkatkan kualiti output semasa mengurangkan kos.
Penyebaran Mampatan Komunikasi, mengurangkan kos pengiraan dan kos penggunaan.
alat seperti Microsoft llmlingua dan konteks selektif mengoptimumkan dan memampatkan arahan untuk penjimatan yang ketara.
Cabaran termasuk kehilangan konteks yang berpotensi, kerumitan tugas, keperluan pengetahuan khusus domain, dan mengimbangi mampatan dengan prestasi. Strategi yang kukuh dan tersuai adalah penting.

cabaran kos aplikasi genai berasaskan rag:

RAG, menggunakan pangkalan data vektor untuk menambah konteks LLM, secara tidak disangka -sangka meningkatkan kos dalam pengeluaran. Menghantar sejumlah besar data (mis., Keseluruhan sejarah sembang) untuk setiap interaksi pengguna dengan OpenAI terbukti mahal. Ini amat ketara dalam perbualan Q & A yang menjana kandungan peribadi (rancangan kecergasan, cadangan resipi). Cabarannya adalah mengimbangi konteks yang mencukupi dengan kawalan kos.

Menyelesaikan Kos Pipeline Rising Rising:

kejuruteraan cepat, membuat pertanyaan tepat untuk mendapatkan respons LLM yang optimum, adalah kunci. Mampatan segera, penyulingan meminta unsur -unsur penting, mengurangkan kos. Komunikasi yang diselaraskan ini, menurunkan beban pengiraan dan kos penggunaan. Menggunakan alat dan penulisan semula menghasilkan penjimatan kos yang ketara (sehingga 75%). Alat Tokenizer Openai membantu panjang-penalaan panjang.

Contoh -contoh prompt:

• Asal: "Merancang perjalanan Itali, melawat tapak bersejarah dan menikmati masakan tempatan. Senaraikan tapak bersejarah teratas dan hidangan tradisional."

• dimampatkan: "Perjalanan Itali: tapak bersejarah teratas dan hidangan tradisional."

• Asal: "Perlu resipi makan malam yang sihat, vegetarian dengan tomato, bayam, kacang ayam, siap di bawah satu jam. Cadangan?"

• dimampatkan: "Resipi vegetarian yang cepat dan sihat (tomato, bayam, kacang). Cadangan?"

Memahami pemampatan segera:

Prompt yang berkesan adalah penting untuk aplikasi perusahaan, tetapi arahan yang panjang meningkatkan kos. Mampatan segera mengurangkan saiz input dengan mengeluarkan maklumat yang tidak perlu, menurunkan beban pengiraan dan kos setiap pertanyaan. Ia melibatkan mengenal pasti unsur -unsur utama (kata kunci, entiti, frasa) dan mengekalkan hanya mereka. Manfaat termasuk beban pengiraan yang dikurangkan, keberkesanan kos yang lebih baik, peningkatan kecekapan, dan skalabiliti yang lebih baik.

Cabaran Mampatan Prompt:

• Kerugian konteks yang berpotensi
• Kerumitan tugas
• Keperluan pengetahuan khusus domain
• mengimbangi mampatan dan prestasi

alat untuk pemampatan segera:

• Microsoft llmlingua: Toolkit mengoptimumkan output LLM, termasuk pemampatan segera. Ia menggunakan model bahasa yang lebih kecil untuk mengenal pasti dan menghapuskan kata -kata yang tidak perlu, mencapai mampatan yang signifikan dengan kehilangan prestasi yang minimum.

• Konteks Selektif: Rangka kerja yang memberi tumpuan kepada kemasukan konteks selektif untuk ringkas dan ringkas. Ia menganalisis meminta untuk mengekalkan maklumat penting, meningkatkan prestasi dan kecekapan LLM.

• Model GPT OpenAI: ringkasan manual atau alat seperti konteks selektif boleh memampatkan untuk model OpenAI, mengekalkan ketepatan semasa mengurangkan kiraan token. Contoh arahan yang dimampatkan untuk model GPT disediakan.

Kesimpulan:

pemampatan prompt dengan ketara meningkatkan kecekapan aplikasi LLM dan keberkesanan kos. Microsoft llmlingua dan konteks selektif menawarkan alat pengoptimuman yang kuat. Memilih alat yang betul bergantung kepada keperluan aplikasi. Mampatan segera adalah penting untuk interaksi LLM yang cekap dan berkesan, yang membawa kepada penjimatan kos dan peningkatan prestasi aplikasi Genai berasaskan RAG. Untuk model terbuka, teknik NLP mudah digabungkan dengan alat ini berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Genai: Cara mengurangkan kos dengan teknik mampatan segera. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!