Art des Problems
Wenn KI-Konversationen die Kontextgrenze des Modells überschreiten (z. B. Claudes 100.000 Token), erfordern herkömmliche Systeme manuelle Zusammenfassungen oder verlieren frühzeitig wichtige Informationen.
Intelligente Trunkierungs-Technologie von Dereference
- Extraktion von SchlüsselinformationenVorrangige Speicherung von Kernelementen wie Codeblöcken, Fehlermeldungen, Einschränkungen usw., die durch NLP ermittelt wurden
- Dynamischer Gewichtungsmechanismus: automatische Anhebung der Aufbewahrungspriorität bestimmter Dialogschnipsel auf der Grundlage von Entwicklerflags (z.B. ⭐️)
- Komprimierte Überprüfung:: Erstellen Sie strukturierte Zusammenfassungen (z. B. "3 getestete algorithmische Lösungen") von frühen, langen Inhalten, anstatt sie einfach zu verwerfen.
Optimierung der Konfigurationsmethodik
- Aktivieren Sie den Modus "Smart Truncation" unter Einstellungen → Kontext.
- Fixieren Sie den Kerninhalt, indem Sie bei wichtigen Dialogknoten auf die Schaltfläche "Pin Context" klicken.
- Einrichtung von Token-Budgetzuweisungen für jedes Modell (es wird empfohlen, 20% für historische Kontexte zu reservieren)
Technische Einzelheiten
Das Tool verwendet den in Rust implementierten LRU-K-Caching-Algorithmus, um die effektive Kontextspeicherungsrate in hochfrequenten Entwicklungsszenarien auf 78% zu erhöhen, verglichen mit der traditionellen LRU-Richtlinie. Benutzer können auch Kontext-Snapshots zur späteren Wiederverwendung exportieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDereferenz: ein Entwicklungswerkzeug für die parallele Ausführung mehrerer KI-ModelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man die Beschränkung von großen Sprachmodellen durch Kontextfenster bei langen Dialogen überwinden?
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