السياق يزداد.ليس شرطًا أن يزداد الحمل.
من مساعدي الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة RAG، ومن سير عمل الوكيل إلى تحليل المستندات، يمكن تكييف Aether Compress مع سيناريوهات استخدام مختلفة حيث يمكنك تقليل الحمل غير الضروري المرسل إلى LLM.
التطبيقات مختلفة.مشكلة السياق هي نفسها.
كلما نمت تطبيقات الذكاء الاصطناعي، زادت المعلومات المرسلة إلى النموذج أيضًا. سجلات المحادثات، نتائج الاسترجاع، مخرجات الأدوات، المستندات وتعليمات النظام تصبح جزءًا من تكلفة الإدخال مع كل طلب جديد.
Aether ينشئ طبقة منفصلة حيث يمكن تحسين هذا العبء قبل وصوله إلى الـ LLM.
في أي مكان يتم فيه استخدام السياقيمكن أن يكون هناك مساحة للتحسين.
مجال الاستخدام يتعلق بالهيكلية المرسلة إلى النموذج اللغوي الكبير أكثر من القطاع.
اجعل المحادثات الطويلة أخف حملًا.
مع نمو مساعدي الذكاء الاصطناعي، يمكن إعادة نقل سجل المحادثات، تعليمات النظام والسياق الإضافي في كل طلب. Aether Compress يساعد في تقليل عبء الإدخال عن طريق تحسين السياق الذي سيتم إرساله إلى النموذج.
ليس عليك نقل كامل السياق المسترجع.
يمكن لطبقة الاسترجاع إرجاع عدد كبير من أجزاء المستندات لاستعلام واحد. Aether يساعدك على تحسين السياق المسترجع قبل استدعاء نموذج اللغة الكبير لإنشاء إدخال أصغر.
لا ترسل نفس التحميل مرة أخرى مع كل طلب دعم.
روبوتات الدعم؛ يمكنها نقل سجل العملاء، مستندات المنتج، الرسائل السابقة وقواعد الدعم في طلب واحد. Aether يتيح تحسين هذا السياق قبل نموذج اللغة الكبير.
لا يحتاج السياق إلى النمو مع نمو الوكيل.
في أنظمة الوكلاء، يمكن لنتائج الأدوات، سجل المهام والخطوات الوسطية أن تتراكم بسرعة داخل السياق. Aether يمكن استخدامه لتقليل الحمل المدخل المنقول قبل استدعاء النموذج التالي.
أرسل السياق الفني الكبير بشكل أكثر فعالية.
مساعدو البرمجة وأدوات الذكاء الاصطناعي التقنية؛ يمكنهم نقل الشيفرة المصدرية، سجلات الأخطاء، التكوينات والمستندات ضمن نفس السياق. يمكن لـ Aether تحسين هذا الإدخال قبل استدعاء النموذج.
لا تنقل المستندات الطويلة في كل استفسار من جديد.
في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على التقارير، العقود، الأدلة والمستندات المؤسسية، يمكن تحسين السياق المطلوب لكل استفسار وإرسال إدخال أصغر إلى النموذج.
حسب السياق.حسب الاستعلام.
يمكن استخدامه في التدفقات التي ترغب في تحسين المحتوى دون ربطه بسؤال معين. سجلات المحادثة، حالة الوكيل أو الأنظمة التي تحمل سياقًا عامًا تُعد أمثلة على ذلك.
إذا كان استفسار المستخدم معروفًا مسبقًا Aether، يمكنه، عن طريق تضمين الاستفسار في عملية التحسين، معالجة السياق بطريقة تركز على هذا الطلب.
عند انتهاء الاسترجاعيمكن أن يبدأ التحسين.
Aether لا يحل محل نظام الاسترجاع. يتم إضافته بين نتيجة الاسترجاع واستدعاء LLM.
يقوم تطبيقك بأخذ السؤال.
تقوم البنية التحتية الحالية لـ RAG بإحضار أجزاء المستندات ذات الصلة.
يتم تحسين السياق المسترجع مع مراعاة استفسار المستخدم.
يتم إرسال السياق المحسن إلى مزود النموذج الحالي.
قد يبدو فرق الرموز في طلب واحد صغيرًا. عندما يتم تكرار نفس التحسين في آلاف أو ملايين استدعاءات LLM يكبر الفرق في حجم المدخلات الإجمالي.
Aether ليس اختيار نموذج. نظرًا لأنه يعمل في مرحلة إعداد السياق، يمكن إضافته قبل مسار الذكاء الاصطناعي الحالي الخاص بك.
إذا كانت المشكلة في الرموز،القطاع في المرتبة الثانية.
Aether ليس طبقة تحسين مصممة وفقاً لمصطلحات قطاع معين. لذلك يمكن استخدام نفس البنية في تطبيقات ذكاء اصطناعي مختلفة.
منتجات برمجية تستخدم ميزات الذكاء الاصطناعي.
المنتجات، والدعم، ومساعدي التسوق.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على المستندات وقواعد المعرفة.
تحليلات المستندات الطويلة والعقود.
قواعد المعرفة الداخلية ومساعدو الموظفين.
تطبيقات تستخدم الشيفرة، والسجلات، والسياق التقني.
احصل على السياق.أو احصل على الإجابة.
السياق المحسّن يعود مباشرة إلى تطبيقك. مكالمة LLM التالية يقوم بها البنية التحتية الحالية بنفسها.
يتم أولاً تحسين السياق بواسطة Aether Compress، ثم يُرسل إلى مزود الذكاء الاصطناعي الذي تختاره ، وتعود الإجابة النهائية إلى تطبيقك.
ليست كل الطلبات بحاجة إلى ضغط.
إذا كان السياق صغيرًا جدًا بالفعل، قد يكون الحمل غير الضروري لتحسينه محدودًا.
في التطبيقات التي تجري عدد قليل جدًا من استدعاءات LLM، قد يكون التأثير الاقتصادي الإجمالي بطبيعة الحال أقل.
إذا تم تحسين المدخلات بشكل مكثف مسبقًا، فقد يكون مجال التوفير الإضافي محدودة.
أفضل قرار يُحصل عليه من خلال اختبار Aether على مدخلاتك الفعلية.
أفضل سيناريو للاستخدامبياناتك الفعلية.
جرّب Aether Compress على سياقك الخاص وقيِس مقدار المساحة في حمل المدخلات الخاص بك.