一支烟一朵花 2025-03-03 15:23 上海

上下文窗口管理

上下文窗口是LLM的工作记忆，有效管理它对于获得准确和高效的响应至关重要：

保持简洁相关：仅提供必要信息，避免用无关文本填满窗口。例如，调试代码时只包含相关代码片段，而非整个程序。

定期重置：切换话题时开始新对话，避免模型混淆不同主题的信息。

注意令牌限制：大多数模型有最大令牌限制(如4,096个)，超出可能导致截断或错误。

结构化输入：将复杂问题分解为清晰的部分，帮助模型更好地理解和回应。

模型选择策略

不同模型在能力和价格上各有差异，选择应基于任务复杂度和预算：

免费层级模型：适用于基础任务如简单问答、短文写作和基本总结。

付费高级模型：提供更广泛知识库、高级功能和更快推理能力，适合复杂任务。

任务匹配：

编程任务选择GPT-4或Claude 3.5等推理能力强的模型，

研究工作选择具有网络搜索功能的模型如Gemini 2.0，

创意写作可使用较小模型，节省成本

工具集成应用

现代LLMs可与外部工具集成，克服知识截止和实时数据限制：

网络搜索：获取最新信息，特别适用于新闻、研究和动态数据。使用明确提示如"在网络上搜索..."触发搜索功能。

Python解释器：处理计算、数据分析和代码执行，模型可编写并运行代码返回结果。

文件上传：处理PDF、电子表格或文本文件进行摘要、数据提取或分析。

深度研究：结合网络搜索和推理能力生成详细报告，适合复杂主题研究。

高级功能优化

思维模型：启用高级推理功能，让模型进行多步骤思考，特别适合数学问题、代码调试和逻辑谜题。

自定义指令：通过设置偏好调整模型语气、详细程度和风格，使响应更符合个人需求。

记忆功能：利用模型记住关键信息的能力，实现个性化体验和任务连续性。