このツールに組み込まれた多段階の前処理パイプラインにより、入力データをインテリジェントに最適化することができます。このツールのコア・コンポーネントには、ストップワード・フィルター、句読点正規化モジュール、大文字・小文字変換、tiktokenベースのトークン圧縮アルゴリズムが含まれます。
GitHub リポジトリの処理シナリオでは、*.pb.go のような生成されたファイルは excluded_patterns パラメーターで自動的に無視できます。EXCLUDED_DIRS 設定では、tests のようなコアでないディレクトリを除外できます。実践的なテストによると、これらの前処理によってコード解析シナリオの入力サイズが平均58%削減されました。
特別に設計されたデュアル出力モード（圧縮/非圧縮）は、最適化されたバージョンを提供しながら、元の情報を保持します。ユーザー事例によると、300ページのPDFを処理する場合、圧縮出力ではトークン数が120,000から47,000に減少し、LLMのコンテキストウィンドウの制限のほとんどに完全に適合しています。
この答えは記事から得たものである。OneFileLLM: 複数のデータソースを単一のテキストファイルに統合について
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