一、提示词压缩的定义与目标
提示词压缩（Prompt压缩：提升大型语言模型效率的关键技术），简单来说，就是在确保输入文本的核心意义和上下文完整的前提下，对提供给大语言模型的输入文本进行精简和优化。这一过程涉及去除冗余信息、简化句子结构，并运用专门的压缩技术，尽可能减少令牌的使用数量。
假设向大语言模型提出请求，详细的提示词可能是：“能否请您为我提供一份关于 X 公司最新季度财务报告的全面总结，同时突出其中的积极和消极方面？” 而经过压缩后的提示词则为：“总结 X 公司季度报告：利弊？” 这两个提示词期望获得的输出结果一致，但压缩后的版本更简短、清晰，使用成本也更低。
提示词（Prompt Decorators:改善AI响应的简单方法(文末含代码)）压缩主要致力于实现三个重要目标：降低成本，由于令牌使用数量的减少，使用费用也随之降低；提高速度，更短的输入能够让模型更快地进行处理；优化令牌限制，帮助满足模型的令牌约束条件，特别是在处理长文本上下文的场景中。
随着大语言模型在日常应用中愈发深入，与这些模型的交互效率变得至关重要。尽管大语言模型功能强大，但它们存在一些固有局限，其中最显著的就是令牌限制、成本问题以及延迟担忧，而提示词压缩正是解决这些挑战的有效途径。
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">（一）令牌限制的约束大语言模型都有最大令牌容量，这个容量涵盖了输入提示词和模型生成的响应。以具有 4096 个令牌限制的模型为例，如果输入提示词占用了 3500 个令牌，那么留给模型响应的空间就极为有限。若不进行提示词压缩，可能会面临输出被截断或不完整、缩短响应时丢失重要上下文信息，以及在长文本上下文应用（如文档摘要、多轮对话）中可用性降低等问题。通过压缩提示词，能够为更详细、全面的输出腾出空间，提升模型在处理复杂任务时的表现。
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">（二）成本效率大多数大语言模型提供商，如 OpenAI 和 Anthropic，都是根据令牌使用量向用户收费。较长的提示词意味着消耗更多的令牌，这直接导致成本的增加，尤其是在高频使用的场景下，费用会迅速累积。例如，未压缩的提示词包含 2000 个令牌，按照每 1000 个令牌 0.02 美元计算，每次请求需花费 0.04 美元；而压缩后的提示词若仅有 500 个令牌，每次请求则只需 0.01 美元。对于每天需要进行数千次查询的用户来说，这种成本上的节省是相当可观的。提示词压缩在不牺牲输出质量的前提下，有效降低了运营成本。
长提示词不仅成本更高，处理时间也更长。在实时应用场景，如客户服务聊天机器人或语音助手，每毫秒都至关重要。用户期望获得快速、流畅的交互体验，任何延迟都可能导致用户流失。提示词压缩通过缩短输入长度，加快了模型的处理速度，进而提升了用户体验，在对延迟敏感的环境中，显著提高了系统的响应能力。
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">（四）增强焦点和输出质量出人意料的是，较长的提示词有时会分散模型的注意力。过于冗长的指令或冗余信息可能会使大语言模型感到困惑，从而导致生成的响应较为笼统或相关性较低，甚至会错误解读关键信息。而提示词压缩能够促使提示更加清晰明了，确保模型专注于关键要点，避免在无关信息中耗费资源，进而提升输出的质量。
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">三、提示词压缩的实际应用场景提示词压缩在众多领域都展现出了巨大的价值，为不同行业的工作流程带来了优化和提升。
在客户支持领域，通过简洁的提示词能够实现更快、成本更低的自动回复。在处理大量客户咨询时，快速响应是关键，压缩后的提示词可以让聊天机器人迅速理解问题并给出准确回答，提高客户满意度。
法律文档总结方面，冗长复杂的合同和法律文件需要耗费大量时间和精力进行分析。运用提示词压缩技术，能够将这些冗长的文档压缩成更易于处理的形式，提取关键信息，帮助法律专业人士更高效地进行分析和研究。
在编码辅助场景中，开发人员可以使用最少的指令快速生成代码片段。随着软件开发节奏的加快，开发人员需要迅速获取代码编写的灵感和参考，提示词压缩能够让编码助手更快地理解需求，提供精准的代码建议，提高开发效率。
内容创作领域同样受益匪浅。无论是撰写营销文案、博客摘要还是社交媒体内容，成本效益都是重要考量因素。利用提示词压缩，创作者可以在控制成本的同时，获得高质量的内容生成建议，为内容创作提供了更多的可能性。
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">四、提示词压缩的技术手段提示词压缩涉及多种策略和方法，从传统的简单技巧到前沿的先进技术，旨在在减少令牌使用的同时，保留提示词的意图和质量。
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">（一）传统方法传统的提示词压缩方法简单直接，无需专门的工具或模型即可应用。
尽管提示词压缩为大语言模型带来了诸多优势，但在实际应用过程中，也面临着一些挑战，需要谨慎应对。
在压缩提示词时，如何在缩短长度的同时保持关键上下文是主要挑战之一。如果去除的信息过多，大语言模型可能会误解用户意图、给出模糊或不相关的响应，甚至遗漏准确回答所需的关键细节。例如，将 “总结气候变化对农业的经济影响，考虑作物产量波动、灌溉挑战和生长季节变化等因素” 过度压缩为 “总结气候变化的影响”，模型可能会忽略农业相关的特定细节。为了应对这一问题，可以在压缩过程中优先考虑关键实体、动作和结果；采用结构化提示词（如要点列表或关键词）来保留关键细节；运用查询感知压缩，确保压缩后的提示词仍能符合原始问题的意图。
过度压缩可能会导致指令模糊或不完整、语义丰富度降低，影响细致入微的响应，以及丢失重要的限定词或约束条件（如时间线、条件等）。例如，将 “解释欧盟的数据隐私法规，重点关注科技初创公司对 GDPR 的合规性” 过度压缩为 “解释数据隐私”，模型可能会给出通用的解释，忽略了特定的关注点。为了避免过度压缩的风险，可以设置压缩阈值，避免压缩比例过高；进行迭代测试，逐步压缩提示词并在每个阶段评估输出质量；采用混合方法，将基本的摘要技术与先进技术（如 LLMLingua 或 PCToolkit）相结合，实现可控的压缩；保留关键的关键词或实体，作为引导模型响应的上下文锚点。
不同的应用场景对提示词压缩的要求各不相同。在对话式 AI 中，应优先保证用户意图的清晰表达，避免因过度压缩影响对话流畅度；文档摘要需要保留特定主题的关键词和关键实体；代码生成则要避免删除重要的函数名、参数或代码注释。
提示词压缩（通过语义压缩文本降低LLM成本）在大语言模型的应用中扮演着不可或缺的角色。它不仅是应对令牌限制、成本和延迟等挑战的有效手段，更是提升大语言模型应用效率和质量的关键技术。通过合理运用各种压缩技术和工具，充分考虑不同应用场景的需求，平衡压缩与上下文保留之间的关系，能够实现更高效、更智能、更具成本效益的大语言模型应用，推动人工智能技术在各个领域的深入发展和广泛应用。
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