各位同仁、各位技术爱好者，大家好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个在大型语言模型（LLM）时代日益凸显的关键议题——Prompt Compression，即提示词压缩。具体来说，我们将深入研究如何将一个长达 10,000 token 的上下文，在几乎不损失核心信息的前提下，精炼到 2,000 token 的长度。这不仅仅是一个工程挑战，更是一门艺术，它关乎我们如何高效、经济且精准地与最先进的AI模型交互。 作为一名编程专家，我深知在实际应用中，LLM 的上下文窗口限制、API 调用成本以及处理效率是制约其广泛部署的重要因素。当我们的输入文本远远超出模型的能力范围时，或者当我们希望在有限的预算内最大化信息利用率时，Prompt Compression 就显得尤为重要。我们将从理论基础出发，结合具体的代码实践，逐步剖析实现这一目标的各种策略和技术。 一、 Prompt Compression 的核心驱动力与挑战 在深入技术细节之前，我们首先要明确为何 Prompt Compression 如此重要，以及它所面临的根本挑战。 1.1 上下文窗口限制 (Context Window Limi …
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