Context büyür.Yük büyümek zorunda değil.
AI asistanlarından RAG sistemlerine, agent iş akışlarından doküman analizine kadar Aether Compress, LLM'e gönderilen gereksiz input yükünü azaltabileceğiniz farklı kullanım senaryolarına uyarlanabilir.
Uygulamalar farklı.Context problemi aynı.
AI uygulamaları büyüdükçe modele gönderilen bilgiler de büyür. Konuşma geçmişleri, retrieval sonuçları, araç çıktıları, dokümanlar ve sistem talimatları her yeni istekte input maliyetinin bir parçası haline gelir.
Aether bu yükün LLM'e ulaşmadan önce optimize edilebileceği ayrı bir katman oluşturur.
Context kullanan her yerdeoptimizasyon için bir alan olabilir.
Kullanım alanı sektörden çok, LLM'e gönderilen input yapısıyla ilgilidir.
Uzun konuşmaları daha hafif taşıyın.
AI asistanları büyüdükçe konuşma geçmişi, sistem talimatları ve ek bağlam her istekte tekrar taşınabilir. Aether Compress, modele gönderilecek bağlamı optimize ederek input yükünü azaltmaya yardımcı olur.
Getirilen bağlamın tamamını taşımak zorunda değilsiniz.
Retrieval katmanı bir sorgu için çok sayıda doküman parçası döndürebilir. Aether, getirilen bağlamı LLM çağrısından önce optimize ederek daha küçük bir input oluşturmanıza yardımcı olur.
Her destek talebinde aynı yükü tekrar göndermeyin.
Destek botları; müşteri geçmişi, ürün dokümanları, önceki mesajlar ve destek kurallarını aynı istekte taşıyabilir. Aether bu bağlamın LLM öncesinde optimize edilmesini sağlar.
Agent büyüdükçe context de büyümek zorunda değil.
Agent sistemlerinde araç sonuçları, görev geçmişi ve ara adımlar context içinde hızla birikebilir. Aether, sonraki model çağrısından önce taşınan input yükünü azaltmak için kullanılabilir.
Büyük teknik bağlamı daha verimli gönderin.
Kod yardımcıları ve teknik AI araçları; kaynak kod, hata kayıtları, yapılandırmalar ve dokümantasyonu aynı context içinde taşıyabilir. Aether bu girdiyi model çağrısından önce optimize edebilir.
Uzun belgeleri her soruda yeniden taşımayın.
Raporlar, sözleşmeler, kılavuzlar ve kurumsal dokümanlar üzerinde çalışan AI uygulamalarında gerekli bağlam sorguya göre optimize edilerek modele daha küçük input gönderilebilir.
Context'e göre.Sorguya göre.
İçeriği belirli bir soruya bağlamadan optimize etmek istediğiniz akışlarda kullanılabilir. Konuşma geçmişleri, agent state veya genel bağlam taşıyan sistemler buna örnektir.
Kullanıcının sorgusu önceden biliniyorsa Aether, optimizasyon sürecine sorguyu da dahil ederek context'i o isteğe odaklı biçimde işleyebilir.
Retrieval bittiğindeoptimizasyon başlayabilir.
Aether retrieval sisteminin yerine geçmez. Retrieval sonucuyla LLM çağrısı arasına eklenir.
Soruyu uygulamanız alır.
Mevcut RAG altyapınız ilgili doküman parçalarını getirir.
Getirilen context, kullanıcı sorgusu dikkate alınarak optimize edilir.
Optimize edilmiş context mevcut model sağlayıcınıza gönderilir.
Tek bir istekteki token farkı küçük görünebilir. Aynı optimizasyon binlerce veya milyonlarca LLM çağrısında tekrarlandığında toplam input hacmindeki fark büyür.
Aether bir model seçimi değildir. Context hazırlama aşamasında çalıştığı için mevcut AI akışınızın önüne eklenebilir.
Problem token ise,sektör ikinci plandadır.
Aether belirli bir sektörün terminolojisine göre tasarlanmış bir optimizasyon katmanı değildir. Bu nedenle aynı mimari farklı AI uygulamalarında kullanılabilir.
AI özellikleri kullanan yazılım ürünleri.
Ürün, destek ve alışveriş asistanları.
Doküman ve bilgi tabanlı AI uygulamaları.
Uzun doküman ve sözleşme analizleri.
İç bilgi tabanları ve çalışan asistanları.
Kod, log ve teknik context kullanan uygulamalar.
Context'i alın.Ya da cevabı alın.
Optimize edilmiş context doğrudan uygulamanıza döner. Sonraki LLM çağrısını mevcut altyapınız kendisi yapar.
Context önce Aether Compress ile optimize edilir, ardından seçtiğiniz AI sağlayıcısına gönderilir ve nihai cevap uygulamanıza döner.
Her isteğin sıkıştırılması gerekmez.
Context zaten çok küçükse optimize edilecek gereksiz yük sınırlı olabilir.
Çok az sayıda LLM çağrısı yapan uygulamalarda toplam ekonomik etki doğal olarak daha düşük olabilir.
Girdi önceden yoğun biçimde optimize edilmişse ek azaltım alanı sınırlı olabilir.
En doğru karar, Aether'i kendi gerçek inputlarınız üzerinde test ederek elde edilir.
En iyi kullanım senaryosusizin gerçek veriniz.
Aether Compress'i kendi context'iniz üzerinde deneyin ve input yükünüzde ne kadar alan olduğunu ölçün.