JAVA LLM 接口 Token 消耗过高？Prompt 压缩算法与向量裁剪方案

各位开发者朋友们，大家好。今天我们来聊聊在使用 JAVA 与 LLM (Large Language Model) 接口交互时，经常遇到的一个问题：Token 消耗过高。这个问题直接关系到我们的应用成本、响应速度，甚至可用性。我们将深入探讨这个问题，并提供一些实用的 Prompt 压缩算法和向量裁剪方案，帮助大家降低 Token 消耗，提升应用性能。

一、Token 消耗过高的原因分析

在使用 LLM 时，我们向模型发送的 Prompt 和模型返回的 Response 都会被转化为 Token。Token 可以简单理解为模型处理的最小语义单元，例如单词、标点符号，甚至是代码片段。Token 的数量直接影响到 API 的计费，Token 越多，费用越高。

以下是一些导致 Token 消耗过高的常见原因：

冗长的 Prompt: 这是最直接的原因。Prompt 包含的信息越多，Token 数量自然越多。冗余的信息、不必要的上下文、过多的示例都会增加 Token 消耗。
低效的 Prompt 设计: 即使信息量不大，如果 Prompt 的组织方式不好，也可能导致模型难以理解，从而需要更长的 Prompt 来引导模型输出正确的结果。例如，使用模糊的指令，或者缺乏明确的约束条件。
过大的上下文窗口 (Context Window): LLM 通常会维护一个上下文窗口，用于记住之前的对话信息。如果上下文窗口过大，且包含了大量不相关的信息，就会增加 Token 消耗。
低效的数据编码方式: 在某些场景下，我们需要将结构化数据或非文本数据转换为文本 Prompt。如果编码方式效率低下，就会导致 Token 数量膨胀。
模型本身的特点: 不同的 LLM 模型对 Token 的处理方式不同，某些模型可能需要更多的 Token 才能产生高质量的输出。

二、Prompt 压缩算法

Prompt 压缩的目标是在不损失关键信息的前提下，减少 Prompt 的 Token 数量。以下是一些常用的 Prompt 压缩算法：

关键词提取与摘要生成:

原理: 从原始 Prompt 中提取最关键的关键词和信息，生成一个更简洁的摘要。
适用场景: 适用于包含大量文本信息的 Prompt，例如长篇文档总结、信息检索等。
JAVA 实现: 可以使用诸如 Apache Lucene 或 Stanford CoreNLP 等库进行关键词提取和摘要生成。

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class KeywordExtractor {

    public static List<String> extractKeywords(String text, int numKeywords) throws Exception {
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        Directory directory = new RAMDirectory();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
        IndexWriter iwriter = new IndexWriter(directory, config);
        Document doc = new Document();
        doc.add(new Field("content", text, TextField.TYPE_STORED));
        iwriter.addDocument(doc);
        iwriter.close();

        IndexReader ireader = DirectoryReader.open(directory);
        IndexSearcher isearcher = new IndexSearcher(ireader);
        QueryParser parser = new QueryParser("content", analyzer);
        Query query = parser.parse(text); // Simple query, could be more sophisticated
        ScoreDoc[] hits = isearcher.search(query, numKeywords).scoreDocs;

        List<String> keywords = new ArrayList<>();
        for (ScoreDoc hit : hits) {
            Document hitDoc = isearcher.doc(hit.doc);
            keywords.add(hitDoc.get("content")); // In a real scenario, you'd extract individual keywords based on term frequency.
        }
        ireader.close();
        directory.close();

        // This is a simplified example. A proper implementation would use TF-IDF or similar
        // to identify the most relevant keywords. Also, it might require stemming and stop word removal.
        return keywords;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String text = "This is a sample text for keyword extraction. We want to identify the most important keywords in this text.";
        List<String> keywords = extractKeywords(text, 5);
        System.out.println("Keywords: " + keywords);
    }
}

注意: 上述代码只是一个非常简化的示例。一个更完善的关键词提取器需要使用 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 或其他更高级的算法来评估词语的重要性，并且需要进行词干提取 (stemming) 和停用词 (stop words) 移除等预处理操作。

缩写与简写:

原理: 使用缩写或简写来代替常用的短语或句子。
适用场景: 适用于特定领域或行业，在这些领域中，缩写和简写已被广泛接受。
JAVA 实现: 可以创建一个缩写词典，用于将原始 Prompt 中的短语替换为对应的缩写。

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class AbbreviationConverter {

    private static final Map<String, String> abbreviationDictionary = new HashMap<>();

    static {
        abbreviationDictionary.put("as soon as possible", "ASAP");
        abbreviationDictionary.put("for example", "e.g.");
        abbreviationDictionary.put("that is", "i.e.");
        abbreviationDictionary.put("and so on", "etc.");
        // Add more abbreviations as needed
    }

    public static String abbreviate(String text) {
        String result = text;
        for (Map.Entry<String, String> entry : abbreviationDictionary.entrySet()) {
            result = result.replace(entry.getKey(), entry.getValue());
        }
        return result;
    }

    public static String expand(String text) {
        String result = text;
        for (Map.Entry<String, String> entry : abbreviationDictionary.entrySet()) {
            result = result.replace(entry.getValue(), entry.getKey());
        }
        return result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "Please complete this task as soon as possible, for example, by tomorrow.";
        String abbreviatedText = abbreviate(text);
        System.out.println("Original Text: " + text);
        System.out.println("Abbreviated Text: " + abbreviatedText);

        String expandedText = expand(abbreviatedText);
        System.out.println("Expanded Text: " + expandedText); // Note: Expanding will only work perfectly if the entire text only contains abbreviations from the dictionary.
    }
}

注意: 在使用缩写时，需要确保模型的训练数据中也包含这些缩写，否则模型可能无法正确理解 Prompt 的含义。

指令精简:
- 原理: 使用更简洁、更明确的指令来代替冗长的描述。
- 适用场景: 适用于需要模型执行特定任务的 Prompt，例如文本翻译、代码生成等。
- JAVA 实现: 没有直接的 JAVA 代码可以实现指令精简，这更多的是一种 Prompt 工程技巧。需要仔细分析 Prompt，找出冗余的信息，并用更简洁的语言来表达相同的含义。
例如:
- 原始 Prompt: "请将以下英文句子翻译成中文：’The quick brown fox jumps over the lazy dog.’ 请确保翻译后的句子表达相同的意思，并且语法正确。"
- 精简后的 Prompt: "翻译成中文: The quick brown fox jumps over the lazy dog."

去除冗余信息:

原理: 移除 Prompt 中不必要的上下文信息、重复的描述和无关的细节。
适用场景: 适用于包含大量背景信息的 Prompt，例如对话历史记录、文档摘要等。
JAVA 实现: 可以使用正则表达式或自然语言处理库来识别和移除冗余信息. 这需要对文本进行分析，判断哪些部分是不重要的。

import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class RedundancyRemover {

    public static String removeRedundantInformation(String text) {
        // Example: Remove phrases like "Please note that..." or "It is important to remember that..."
        String pattern = "(Please note that|It is important to remember that),?"; // Matches these phrases (case-insensitive)
        Pattern r = Pattern.compile(pattern, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
        Matcher m = r.matcher(text);
        String result = m.replaceAll("");

        // Example: Remove repeated words (simple case)
        pattern = "\b(\w+)\s+\1\b"; // Matches repeated words separated by whitespace.  More sophisticated logic is usually needed.
        r = Pattern.compile(pattern, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
        m = r.matcher(result);
        result = m.replaceAll("$1"); // Replace with the first captured group (the single word)

        return result.trim(); // Remove leading/trailing whitespace
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "Please note that this is a test. It is important to remember that the test is important.  This is is a test.";
        String cleanedText = removeRedundantInformation(text);
        System.out.println("Original Text: " + text);
        System.out.println("Cleaned Text: " + cleanedText);
    }
}

注意: 上述代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的场景和数据特点来设计更复杂的规则。

Prompt 模板化:

原理: 将 Prompt 拆分为固定模板和可变参数，只传递必要的参数。
适用场景: 适用于需要重复使用相同 Prompt 结构的场景，例如问答系统、数据查询等。
JAVA 实现: 可以使用字符串格式化或模板引擎 (例如 Velocity 或 Freemarker) 来实现 Prompt 模板化。

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class PromptTemplater {

    private static final String PROMPT_TEMPLATE = "请根据以下信息总结: ${information}. 总结的长度不超过 ${maxLength} 个字。";

    public static String generatePrompt(String information, int maxLength) {
        Map<String, Object> model = new HashMap<>();
        model.put("information", information);
        model.put("maxLength", maxLength);

        // Simple string replacement (for demonstration purposes)
        String prompt = PROMPT_TEMPLATE.replace("${information}", information);
        prompt = prompt.replace("${maxLength}", String.valueOf(maxLength));

        // Using a proper template engine (like Freemarker or Velocity) is recommended for complex templates.

        return prompt;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String information = "这是一段需要总结的信息。这段信息包含了很多重要的细节。";
        int maxLength = 100;
        String prompt = generatePrompt(information, maxLength);
        System.out.println("Generated Prompt: " + prompt);
    }
}

注意: 对于复杂的 Prompt 模板，建议使用专业的模板引擎，例如 Freemarker 或 Velocity，它们提供了更强大的功能和更好的性能。

三、向量裁剪方案

在一些场景下，我们需要将非文本数据 (例如图像、音频) 转换为向量，然后将这些向量作为 Prompt 的一部分传递给 LLM。然而，高维向量可能会导致 Token 消耗过高。因此，我们需要对向量进行裁剪，降低其维度。

主成分分析 (PCA):

原理: PCA 是一种常用的降维算法，它可以将高维数据投影到低维空间，保留数据中最重要的信息。
适用场景: 适用于需要保留数据整体结构和方差的场景。
JAVA 实现: 可以使用 Apache Commons Math 库来实现 PCA。

import org.apache.commons.math3.linear.MatrixUtils;
import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrix;
import org.apache.commons.math3.stat.correlation.Covariance;
import org.apache.commons.math3.stat.descriptive.moment.Mean;
import org.apache.commons.math3.linear.EigenDecomposition;

import java.util.Arrays;

public class PCA {

    public static double[][] pca(double[][] data, int numComponents) {
        // 1. Center the data (subtract the mean from each column)
        Mean meanCalculator = new Mean();
        double[] means = new double[data[0].length];
        for (int j = 0; j < data[0].length; j++) {
            double[] column = new double[data.length];
            for (int i = 0; i < data.length; i++) {
                column[i] = data[i][j];
            }
            means[j] = meanCalculator.evaluate(column);
        }

        double[][] centeredData = new double[data.length][data[0].length];
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
            for (int j = 0; j < data[0].length; j++) {
                centeredData[i][j] = data[i][j] - means[j];
            }
        }

        // 2. Calculate the covariance matrix
        RealMatrix matrix = MatrixUtils.createRealMatrix(centeredData);
        Covariance covariance = new Covariance(matrix);
        RealMatrix covarianceMatrix = covariance.getCovarianceMatrix();

        // 3. Perform eigenvalue decomposition
        EigenDecomposition eigenDecomposition = new EigenDecomposition(covarianceMatrix);
        RealMatrix eigenvectors = eigenDecomposition.getV();
        double[] eigenvalues = eigenDecomposition.getRealEigenvalues();

        // 4. Select the top 'numComponents' eigenvectors
        RealMatrix selectedEigenvectors = eigenvectors.getSubMatrix(0, eigenvectors.getRowDimension() - 1, 0, numComponents - 1);

        // 5. Project the data onto the selected eigenvectors
        RealMatrix dataMatrix = MatrixUtils.createRealMatrix(data);
        RealMatrix reducedDataMatrix = dataMatrix.multiply(selectedEigenvectors);

        return reducedDataMatrix.getData();
    }

    public static void main(String[] args) {
        double[][] data = {
                {1.0, 2.0, 3.0},
                {4.0, 5.0, 6.0},
                {7.0, 8.0, 9.0}
        };

        int numComponents = 2;
        double[][] reducedData = pca(data, numComponents);

        System.out.println("Original Data:");
        for (double[] row : data) {
            System.out.println(Arrays.toString(row));
        }

        System.out.println("nReduced Data (with " + numComponents + " components):");
        for (double[] row : reducedData) {
            System.out.println(Arrays.toString(row));
        }
    }
}

注意: PCA 是一种线性降维算法，对于非线性数据，可能需要使用其他降维算法，例如 t-SNE 或 UMAP。

自动编码器 (Autoencoder):

原理: 自动编码器是一种神经网络，它可以学习数据的压缩表示。它包含一个编码器 (Encoder) 和一个解码器 (Decoder)。编码器将高维数据压缩成低维的潜在向量，解码器则将潜在向量重建为原始数据。
适用场景: 适用于需要学习数据非线性特征的场景。
JAVA 实现: 可以使用 Deeplearning4j 或 TensorFlow Java 等库来实现自动编码器。这需要训练一个神经网络，相对复杂。

由于自动编码器的实现较为复杂，这里只提供一个概念性的代码示例：

// This is a simplified, conceptual example.  A real implementation would require a deep learning library and significant training.
public class Autoencoder {

    // Placeholder for the encoder function
    public static double[] encode(double[] inputVector, int latentDimension) {
        // In a real implementation, this would be a neural network layer
        double[] latentVector = new double[latentDimension];
        // Simplified example: take the first 'latentDimension' elements of the input
        for (int i = 0; i < latentDimension; i++) {
            latentVector[i] = inputVector[i];
        }
        return latentVector;
    }

    // Placeholder for the decoder function
    public static double[] decode(double[] latentVector, int originalDimension) {
        // In a real implementation, this would be a neural network layer
        double[] reconstructedVector = new double[originalDimension];
        // Simplified example: pad the latent vector with zeros
        for (int i = 0; i < latentVector.length; i++) {
            reconstructedVector[i] = latentVector[i];
        }
        return reconstructedVector;
    }

    public static void main(String[] args) {
        double[] inputVector = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
        int latentDimension = 3;

        double[] latentVector = encode(inputVector, latentDimension);
        double[] reconstructedVector = decode(latentVector, inputVector.length);

        System.out.println("Original Vector: " + Arrays.toString(inputVector));
        System.out.println("Latent Vector: " + Arrays.toString(latentVector));
        System.out.println("Reconstructed Vector: " + Arrays.toString(reconstructedVector));
    }
}

注意: 自动编码器的训练需要大量的训练数据和计算资源。

向量量化 (Vector Quantization):

原理: 向量量化是一种将向量空间划分为多个区域，并为每个区域分配一个代表向量的技术。通过将原始向量替换为其所在区域的代表向量，可以降低向量的维度。
适用场景: 适用于对向量精度要求不高的场景，例如图像检索、音频编码等。
JAVA 实现: 可以使用 K-means 聚类算法来实现向量量化。

import org.apache.commons.math3.ml.clustering.CentroidCluster;
import org.apache.commons.math3.ml.clustering.DoublePoint;
import org.apache.commons.math3.ml.clustering.KMeansPlusPlusClusterer;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class VectorQuantization {

    public static double[] quantize(double[] vector, List<CentroidCluster<DoublePoint>> clusters) {
        double minDist = Double.MAX_VALUE;
        CentroidCluster<DoublePoint> closestCluster = null;

        for (CentroidCluster<DoublePoint> cluster : clusters) {
            double dist = distance(new DoublePoint(vector), cluster.getPoint());
            if (dist < minDist) {
                minDist = dist;
                closestCluster = cluster;
            }
        }

        return closestCluster.getPoint().getPoint(); // Return the centroid of the closest cluster
    }

    private static double distance(DoublePoint p1, DoublePoint p2) {
        double[] p1Data = p1.getPoint();
        double[] p2Data = p2.getPoint();
        double sum = 0;
        for (int i = 0; i < p1Data.length; i++) {
            sum += Math.pow(p1Data[i] - p2Data[i], 2);
        }
        return Math.sqrt(sum);
    }

    public static void main(String[] args) {
        double[][] data = {
                {1.0, 2.0},
                {1.5, 1.8},
                {5.0, 8.0},
                {8.0, 8.0},
                {1.0, 0.6},
                {9.0, 11.0}
        };

        List<DoublePoint> points = new ArrayList<>();
        for (double[] d : data) {
            points.add(new DoublePoint(d));
        }

        int numClusters = 2;
        KMeansPlusPlusClusterer<DoublePoint> clusterer = new KMeansPlusPlusClusterer<>(numClusters);
        List<CentroidCluster<DoublePoint>> clusters = clusterer.cluster(points);

        double[] vectorToQuantize = {2.0, 2.0};
        double[] quantizedVector = quantize(vectorToQuantize, clusters);

        System.out.println("Vector to Quantize: " + Arrays.toString(vectorToQuantize));
        System.out.println("Quantized Vector: " + Arrays.toString(quantizedVector));
    }
}

注意: 在使用向量量化时，需要权衡向量的精度和 Token 消耗。

四、其他优化技巧

除了 Prompt 压缩算法和向量裁剪方案之外，还有一些其他的优化技巧可以帮助我们降低 Token 消耗：

选择合适的 LLM 模型: 不同的 LLM 模型对 Token 的处理方式不同，某些模型可能更适合处理特定类型的任务。
控制上下文窗口大小: 根据实际需求，合理设置上下文窗口的大小。避免将不相关的信息添加到上下文中。
使用高效的数据编码方式: 在将结构化数据或非文本数据转换为文本 Prompt 时，选择一种高效的编码方式。例如，可以使用 JSON 或 CSV 格式来编码结构化数据。
缓存 Prompt 和 Response: 对于重复使用的 Prompt，可以将 Prompt 和 Response 缓存起来，避免重复计算。
监控 Token 消耗: 定期监控应用的 Token 消耗情况，及时发现并解决问题。

五、如何根据实际场景选择合适的策略

选择合适的 Prompt 压缩算法和向量裁剪方案需要根据具体的应用场景和数据特点进行权衡。以下是一些建议：

对于文本摘要和信息检索等场景， 可以使用关键词提取和摘要生成算法来压缩 Prompt。
对于特定领域或行业的应用， 可以使用缩写和简写来代替常用的短语或句子。
对于需要模型执行特定任务的场景， 可以使用指令精简技巧来提高 Prompt 的效率。
对于包含大量背景信息的 Prompt， 可以去除冗余信息，降低 Token 消耗。
对于需要重复使用相同 Prompt 结构的场景， 可以使用 Prompt 模板化技术。
对于需要处理非文本数据的场景， 可以使用 PCA、自动编码器或向量量化等算法来裁剪向量。

六、持续优化是关键

降低 LLM 接口的 Token 消耗是一个持续优化的过程。我们需要不断地尝试不同的 Prompt 压缩算法和向量裁剪方案，并根据实际效果进行调整。同时，我们也需要关注 LLM 技术的最新发展，及时采用更先进的优化方法。

七、总结：降低成本，提高效率
降低 Token 消耗能有效降低使用 LLM 接口的成本，提高应用的响应速度，对项目的可持续发展至关重要。
通过Prompt 压缩和向量裁剪，结合其他优化技巧，可以显著提升应用的性能和效率。
持续优化 Prompt 设计和数据处理流程，是确保 LLM 应用经济高效运行的关键。

JAVA LLM 接口 Token 消耗过高？Prompt 压缩算法与向量裁剪方案

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