Контекст увеличивается.Нагрузка не обязательно должна увеличиваться.
От AI-ассистентов до систем RAG, от рабочих процессов агентств до анализа документов, Aether Compress может быть адаптирован под различные сценарии использования, где можно уменьшить лишнюю нагрузку входных данных, отправляемых в LLM.
Приложения разные.Проблема контекста та же.
По мере роста приложений ИИ увеличивается информация, отправляемая в модель. История разговоров, результаты поиска, выводы инструментов, документы и системные инструкции становятся частью входных данных при каждом новом запросе.
Aether создает отдельный слой, где эта нагрузка может быть оптимизирована до того, как дойдет до LLM.
Везде, где используется контекстможет быть область для оптимизации.
Область применения больше зависит от структуры входных данных, отправляемых LLM, чем от отрасли.
Делайте длинные разговоры легче.
По мере роста AI-ассистентов история разговоров, системные инструкции и дополнительный контекст могут снова передаваться при каждом запросе. Aether Compress помогает уменьшить нагрузку на ввод, оптимизируя контекст, отправляемый модели.
Вам не обязательно переносить весь полученный контекст.
Слой извлечения может вернуть множество фрагментов документов для одного запроса. Aether помогает оптимизировать полученный контекст до вызова LLM, создавая более маленький ввод.
Не отправляйте один и тот же объём данных при каждом запросе в службу поддержки.
Службы поддержки; могут переносить историю клиента, документацию по продукту, предыдущие сообщения и правила поддержки в одном запросе. Aether обеспечивает оптимизацию этого контекста до использования LLM.
По мере роста агента контекст не обязательно должен расти.
В системах агента результаты инструментов, история задач и промежуточные шаги могут быстро накапливаться в контексте. Aether может использоваться для снижения объема переносимых данных до следующего вызова модели.
Отправляйте более эффективный большой технический контекст.
Помощники по коду и технические AI-инструменты могут переносить исходный код, журналы ошибок, конфигурации и документацию в одном контексте. Aether может оптимизировать этот ввод перед вызовом модели.
Не переносите длинные документы заново в каждом вопросе.
В AI-приложениях, работающих с отчетами, контрактами, руководствами и корпоративными документами, необходимый контекст можно оптимизировать в зависимости от запроса, отправляя модели меньший ввод.
В зависимости от контекста.В зависимости от запроса.
Можно использовать в потоках, где вы хотите оптимизировать содержание без привязки к конкретному вопросу. Примерами являются системы с историей разговоров, состоянием агента или общим контекстом.
Если запрос пользователя известен заранее, Aether может включить запрос в процесс оптимизации, обрабатывая контекст с фокусом на этот запрос.
После завершения извлеченияможет начаться оптимизация.
Aether не заменяет систему извлечения. Он добавляется между результатом извлечения и вызовом LLM.
Приложение получает вопрос.
Ваша текущая инфраструктура RAG извлекает соответствующие фрагменты документов.
Извлечённый контекст оптимизируется с учётом запроса пользователя.
Оптимизированный контекст отправляется вашему текущему поставщику модели.
Разница в токенах в одном запросе может казаться незначительной. Когда та же оптимизация повторяется тысячами или миллионами вызовов LLM, разница в общем объеме входных данных растет.
Aether не является выбором модели. Так как она работает на этапе подготовки контекста, её можно добавить без изменения вашего текущего AI-потока.
Если проблема в токенах,сектор вторичен.
Aether не является слоем оптимизации, разработанным по терминологии конкретного сектора. Поэтому одна и та же архитектура может использоваться в разных AI-приложениях.
Программные продукты, использующие функции AI.
Продукт, поддержка и помощники для покупок.
AI-приложения на основе документов и базы знаний.
Анализ длинных документов и контрактов.
Внутренние базы знаний и помощники для сотрудников.
Приложения, использующие код, логи и технический контекст.
Получите контекст.Или получите ответ.
Оптимизированный контекст напрямую возвращается в ваше приложение. Следующий вызов LLM выполняется вашей текущей инфраструктурой самостоятельно.
Сначала контекст оптимизируется с помощью Aether Compress, затем отправляется выбранному вами поставщику ИИ, и окончательный ответ возвращается в ваше приложение.
Не каждую заявку нужно сжимать.
Если контекст уже очень маленький, ненужная нагрузка на оптимизацию может быть ограниченной.
В приложениях, которые вызывают LLM очень редко, общий экономический эффект, естественно, может быть ниже.
Если ввод уже был интенсивно оптимизирован, дополнительное снижение может быть ограничено.
Наиболее точное решение достигается путем тестирования Aether на ваших реальных входных данных.
Лучший вариант использованияваши реальные данные.
Попробуйте Aether Compress на вашем собственном контексте и измерьте, сколько места занимает ваш ввод.