Análise da dor
A recuperação tradicional de documentos retorna o conteúdo completo do documento, resultando em uma ocupação ineficiente da janela de contexto do LLM. O DiffMem resolve esse problema com uma estratégia de otimização em três níveis:
Programa de otimização do núcleo
- Foco no estado atualPor padrão, apenas a versão mais recente dos arquivos Markdown é indexada, para evitar que a versão histórica ocupe o token.
- Controle de nivelamento de profundidade::
depth="basic"Retorno dos nós principais do gráfico de relacionamento da entidade (~50-100 tokens)depth="wide"Entidade de associação: contém entidades de associação de segundo grau (~200-300 tokens)depth="deep"Acione a pesquisa semântica para retornar o conteúdo completo
- BM25 Corte dinâmicoExtrai automaticamente os três parágrafos mais relevantes de documentos longos.
Exemplo de implementação
# 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}"Comparação de efeitos
Os testes mostraram que, em comparação com os métodos tradicionais, o sistema é mais eficiente:
- A consulta básica economiza o consumo de tokens 68%
- Redução da latência de resposta 40%
- 22% aumento da precisão das respostas (devido à redução de ruído)
Essa resposta foi extraída do artigoDiffMem: um repositório de memória com controle de versão baseado em Git para inteligências de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a economia de tokens para a recuperação de documentos em sistemas de diálogo de IA?
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