Der Kontext wächst.Die Last muss nicht wachsen.
Von AI-Assistenten bis hin zu RAG-Systemen, von Agent-Workflows bis zur Dokumentenanalyse kann Aether Compress an verschiedene Nutzungsszenarien angepasst werden, bei denen die unnötige Eingabelast, die an LLM gesendet wird, reduziert werden kann.
Anwendungen sind unterschiedlich.Das Kontextproblem ist dasselbe.
Mit dem Wachstum der KI-Anwendungen wachsen auch die an das Modell gesendeten Informationen. wächst. Gesprächsverläufe, Abrufergebnisse, Tool Ausgaben, Dokumentation und Systemanweisungen bei jeder neuen Anfrage. Es wird Teil der Inputkosten.
Aether erstellt eine separate Schicht, in der diese Last optimiert werden kann, bevor sie das LLM erreicht.
Überall dort, wo Kontext verwendet wirdMöglicherweise besteht Optimierungspotenzial.
Der Einsatzbereich ist mehr als der Sektor, es ist der an LLM gesendete Input. Es geht um die Struktur.
Führen Sie lange Gespräche leichter.
Wenn KI-Assistenten wachsen, können Gesprächsverläufe, Systemanweisungen und zusätzlicher Kontext bei jeder Anfrage erneut übertragen werden. Aether Compress hilft dabei, die Input-Belastung zu reduzieren, indem es den an das Modell zu sendenden Kontext optimiert.
Sie müssen nicht den gesamten abgerufenen Kontext verschieben.
Die Retrieval-Schicht kann für eine Anfrage viele Dokumentenfragmente zurückgeben. Aether hilft Ihnen, den abgerufenen Kontext vor dem LLM-Aufruf zu optimieren, um einen kleineren Input zu erstellen.
Reichen Sie nicht für jede Supportanfrage die gleiche Last erneut ein.
Support-Bots können Kundenhistorie, Produktdokumentationen, vorherige Nachrichten und Support-Regeln in einer einzigen Anfrage enthalten. Aether ermöglicht die Optimierung dieses Kontexts vor dem LLM.
Wenn der Agent wächst, muss nicht auch der Kontext wachsen.
In Agentensystemen können Werkzeugergebnisse, Aufgabenverlauf und Zwischenschritte schnell im Kontext akkumulieren. Aether kann genutzt werden, um die Inputlast vor dem nächsten Modellaufruf zu reduzieren.
Senden Sie große technische Zusammenhänge effizienter.
Code-Assistenten und technische KI-Werkzeuge können Quellcode, Fehlermeldungen, Konfigurationen und Dokumentationen im gleichen Kontext übertragen. Aether kann diese Eingaben vor dem Modellaufruf optimieren.
Verschieben Sie lange Dokumente nicht für jede Frage erneut.
In KI-Anwendungen, die an Berichten, Verträgen, Handbüchern und Unternehmensdokumenten arbeiten, kann der erforderliche Kontext entsprechend der Abfrage optimiert und kleinere Eingaben an das Modell gesendet werden.
Je nach Kontext.Laut Anfrage.
Inhalte optimieren, ohne sie an eine bestimmte Frage zu binden Es kann in den gewünschten Streams verwendet werden. Gesprächsverläufe, Beispiele hierfür sind Systeme, die den Agentenstatus oder den allgemeinen Kontext übertragen.
Wenn die Anfrage des Benutzers im Voraus bekannt ist, kann Aether die Anfrage in den Optimierungsprozess einbeziehen und den Kontext auf diese Anfrage fokussiert verarbeiten.
Wenn der Abruf beendet istDie Optimierung kann beginnen.
Aether ersetzt nicht das Retrieval-System. Es wird zwischen dem Retrieval-Ergebnis und dem LLM-Aufruf eingefügt.
Ihre App beantwortet die Frage.
Ihre bestehende RAG-Infrastruktur ruft die relevanten Dokumentfragmente ab.
Der abgerufene Kontext wird unter Berücksichtigung der Benutzeranfrage optimiert.
Der optimierte Kontext wird an Ihren aktuellen Modellanbieter gesendet.
Der Unterschied zwischen den Tokens in einer einzelnen Anfrage mag gering erscheinen. Gleiche Optimierung bei Tausenden oder Millionen von LLM-Aufrufen Bei Wiederholung vergrößert sich der Unterschied im Gesamteingabevolumen.
Aether ist keine Modellwahl. Da es in der Phase der Kontextvorbereitung arbeitet, kann es vor Ihren bestehenden AI-Fluss gesetzt werden.
Wenn das Problem Token sind,Der Sektor befindet sich im Hintergrund.
Aether ist keine Optimierungsschicht, die nach der Terminologie einer bestimmten Branche gestaltet wurde. Daher kann dieselbe Architektur in verschiedenen AI-Anwendungen verwendet werden.
Softwareprodukte, die KI-Funktionen nutzen.
Produkt-, Support- und Einkaufsassistenten.
Dokumenten- und wissensbasierte KI-Anwendungen.
Lange Dokumenten- und Vertragsanalyse.
Interne Wissensdatenbanken und Mitarbeiterassistenten.
Anwendungen, die Code, Protokolle und technischen Kontext verwenden.
Holen Sie sich den Kontext.Oder erhalten Sie die Antwort.
Der optimierte Kontext kehrt direkt zu Ihrer Anwendung zurück. Ihre bestehende Infrastruktur führt den nächsten LLM-Aufruf selbst durch.
Der Kontext wird zunächst mit Aether Compress optimiert, anschließend an den von Ihnen gewählten AI-Anbieter gesendet und die endgültige Antwort wird in Ihre Anwendung zurückgegeben.
Nicht jede Anfrage muss komprimiert werden.
Wenn der Kontext bereits sehr klein ist, ist der Optimierungsaufwand möglicherweise begrenzt.
Bei Anwendungen, die nur sehr wenige LLMs erfordern, können die wirtschaftlichen Gesamtauswirkungen naturgemäß geringer ausfallen.
Wenn die Eingabe bereits stark optimiert wurde, kann der Spielraum für weitere Reduzierungen begrenzt sein.
Die genaueste Entscheidung wird getroffen, indem Aether an Ihren eigenen echten Eingaben getestet wird.
Bester AnwendungsfallIhre echten Daten.
Probieren Sie Aether Compress in Ihrem eigenen Kontext aus und messen Sie, wie viel Platz es in Ihrer Eingabelast hat.