Schmerzanalyse
Die herkömmliche Dokumentensuche gibt den gesamten Dokumentinhalt zurück, was zu einer ineffizienten Belegung des LLM-Kontextfensters führt. DiffMem löst dieses Problem mit einer dreistufigen Optimierungsstrategie:
Programm zur Kernoptimierung
- Aktueller Stand SchwerpunktStandardmäßig werden nur die neuesten Versionen von Markdown-Dateien indiziert, um zu vermeiden, dass die historische Version das Token belegt.
- Kontrolle der Tiefenstaffelung::
depth="basic"Rückgabe von Kernknoten des Entitätsbeziehungsgraphen (~50-100 Token)depth="wide"Enthält Assoziationseinheiten 2. Grades (~200-300 Token)depth="deep"Semantische Suche auslösen, um den gesamten Inhalt zurückzugeben
- BM25 Dynamisches ZuschneidenExtrahiert bei langen Dokumenten automatisch die 3 wichtigsten Absätze.
Beispiel für die Umsetzung
# 获取精简上下文
context = memory.get_context("用户查询", depth="basic")
# 与LLM交互时组合提示词
prompt = f"基于以下上下文：{context}n回答：{query}"Effekt-Vergleich
Tests haben gezeigt, dass sie mit traditionellen Methoden vergleichbar sind:
- Basisabfrage spart 68% Tokenverbrauch
- Verringerung der Antwortlatenz 40%
- 22% Erhöhung der Antwortgenauigkeit (aufgrund der Rauschunterdrückung)
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDiffMem: ein Git-basiertes versioniertes Speicher-Repository für KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Token-Ökonomie für die Dokumentensuche in KI-Dialogsystemen optimiert werden?
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