各位同仁，各位对大语言模型（LLM）充满热情的开发者们： 欢迎来到今天的讲座。我们今天将深入探讨一个在LLM应用开发中日益关键且充满挑战的话题——Context Pruning（上下文剪枝），特别是如何巧妙地利用语义相似度来自动剔除记忆中那些不相关的“废话”，从而显著节省Token，优化模型表现。 在LLM的世界里，上下文（Context）是模型的生命线。它决定了模型能够理解多少历史信息、掌握多少背景知识，进而生成多高质量、多相关的回复。然而，上下文并非多多益善，它受限于模型本身的Token限制（Context Window Size），并直接影响成本、延迟以及信息过载带来的“幻觉”风险。想象一下，你正在与一个LLM进行深度交流，而它却不得不携带之前数百轮对话的全部信息，以及可能从庞大知识库中检索出的所有细节，其中大部分可能已经与当前话题无关。这就像一个超重行李的旅行者，每一步都沉重而缓慢。 我们的目标，就是成为那位高效的行李整理师，精准识别并丢弃那些不必要的负担，让模型轻装上阵，专注于核心任务。 1. Token困境：为什么上下文剪枝至关重要？ 在深入技术细节之前，我们首先要理解为什 …
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