标签:LLM 工程
共 4 篇文章。
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超长会话的上下文淘汰策略:借鉴缓存算法管理 Agent 对话历史
用 FIFO/LRU/优先级淘汰等缓存算法思路,设计超长 Agent 会话的上下文淘汰策略,区分淘汰、压缩与归档三种手段的适用场景。
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上下文压缩值不值得做?一个成本收益的算账框架
从工程投入、额外调用成本、质量损失风险三方面拆解上下文压缩的真实成本,给出一个简单的收支平衡公式,帮你判断这笔投入到底值不值。
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LLM 应用压测方案:从指标设计到工具实现
讲清 LLM 应用压测和传统 Web 压测的本质区别,如何设计并发模型、选取核心指标,附 locust 实测脚本与常见误区。
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上下文压缩 5 种策略对比:Token 节省与质量权衡
系统对比摘要压缩、滑动窗口、RAG 检索替换、结构化截断和 KV Cache 共享五种上下文压缩策略,含代码示例与成本对比。