El contexto crece.La carga no tiene por qué crecer.
Desde asistentes de IA hasta sistemas RAG, desde flujos de trabajo de agentes hasta análisis de documentos, Aether Compress puede adaptarse a diferentes escenarios de uso donde se pueda reducir la carga de entrada innecesaria enviada al LLM.
Las aplicaciones son diferentes.El problema del contexto es el mismo.
A medida que crecen las aplicaciones de IA, también crece la información enviada al modelo. crece. Historiales de conversaciones, resultados de recuperación, herramienta resultados, documentación e instrucciones del sistema con cada nueva solicitud. Se convierte en parte del costo de los insumos.
Aether crea una capa separada donde esta carga puede optimizarse antes de llegar al LLM.
Cualquier lugar que use contextoPuede que haya margen de optimización.
El campo de uso es más que el sector, es el insumo enviado a LLM. Se trata de la estructura.
Lleva las conversaciones largas más ligeras.
A medida que los asistentes de IA crecen, el historial de conversación, las instrucciones del sistema y el contexto adicional pueden trasladarse nuevamente en cada solicitud. Aether Compress ayuda a reducir la carga de entrada optimizando el contexto que se enviará al modelo.
No es necesario mover todo el contexto obtenido.
La capa de recuperación puede devolver numerosos fragmentos de documentos para una consulta. Aether ayuda a crear una entrada más pequeña optimizando el contexto recuperado antes de la llamada al LLM.
No vuelva a enviar la misma carga para cada solicitud de soporte.
Los bots de soporte pueden transportar el historial del cliente, documentos de productos, mensajes anteriores y reglas de soporte en la misma solicitud. Aether permite optimizar este contexto antes del LLM.
A medida que el agente crece, el contexto no tiene por qué crecer también.
En los sistemas de agentes, los resultados de herramientas, el historial de tareas y los pasos intermedios pueden acumularse rápidamente dentro del contexto. Aether se puede usar para reducir la carga de input transportada antes de la siguiente llamada al modelo.
Envíe contexto técnico grande de manera más eficiente.
Los asistentes de código y las herramientas técnicas de IA pueden transportar el código fuente, registros de errores, configuraciones y documentación dentro del mismo contexto. Aether puede optimizar esta entrada antes de la llamada al modelo.
No elimine documentos largos para cada pregunta.
En las aplicaciones de IA que trabajan en informes, contratos, manuales y documentos corporativos, el contexto requerido se puede optimizar según la consulta y se pueden enviar entradas más pequeñas al modelo.
Según el contexto.Según la consulta.
Optimizar el contenido sin vincularlo a una pregunta específica Se puede utilizar en las transmisiones que desee. historiales de conversación, Los sistemas que transmiten el estado del agente o el contexto general son ejemplos de esto.
Si se conoce previamente la consulta del usuario, Aether puede incluir la consulta en el proceso de optimización y procesar el contexto de manera enfocada a esa solicitud.
Cuando termine la recuperaciónLa optimización puede comenzar.
Aether no reemplaza el sistema de recuperación. Se añade entre el resultado de la recuperación y la llamada al LLM.
Tu aplicación responde a la pregunta.
Su infraestructura RAG existente recupera los fragmentos de documentos relevantes.
El contexto obtenido se optimiza teniendo en cuenta la consulta del usuario.
El contexto optimizado se envía a su proveedor de modelo actual.
La diferencia de tokens en una sola solicitud puede parecer pequeña. Misma optimización en miles o millones de llamadas de LLM Cuando se repite, la diferencia en el volumen total de entrada aumenta.
Aether no es una selección de modelo. Como trabaja en la fase de preparación del contexto, se puede agregar antes de su flujo de IA existente.
Si el problema son las fichas,El sector queda en un segundo plano.
Aether no es una capa de optimización diseñada según la terminología de un sector específico. Por lo tanto, la misma arquitectura se puede usar en diferentes aplicaciones de IA.
Productos de software que utilizan funciones de IA.
Asistentes de producto, soporte y compras.
Aplicaciones de IA basadas en documentos y conocimientos.
Análisis extenso de documentos y contratos.
Bases de conocimiento internas y asistentes de empleados.
Aplicaciones que utilizan código, registros y contexto técnico.
Obtenga contexto.O obtenga la respuesta.
El contexto optimizado regresa directamente a su aplicación. Su infraestructura existente hace que el próximo LLM se llame a sí mismo.
El contexto se optimiza primero con Aether Compress, luego se envía al proveedor de IA que haya elegido y la respuesta final regresa a su aplicación.
No es necesario comprimir todas las solicitudes.
Si el contexto ya es muy pequeño, es posible que haya una sobrecarga limitada para optimizar.
Naturalmente, el impacto económico total puede ser menor para solicitudes que requieren muy pocos LLM.
Si los insumos ya se han optimizado en gran medida, el margen para reducciones adicionales puede ser limitado.
La decisión más precisa se obtiene probando Aether con sus propios inputs reales.
Mejor caso de usoTus datos reales.
Pruebe Aether Compress en su propio contexto y mida cuánto espacio hay en su carga de entrada.