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申请/专利权人：北京易华录信息技术股份有限公司
申请日：2023-12-27
公开（公告）日：2024-05-07
公开（公告）号：CN117993502A
主分类号：G06N5/04
分类号：G06N5/04;G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开
摘要：本发明提供一种基于向量技术用于大模型多轮对话的token优化方法，利用token优化方法对Token数量进行优化处理，所述token优化方法是通过历史问题和新问题两个维度对历史信息进行相关度划分，进而通过对历史记录进行信息相关性和信息密度的判断来压缩历史记录数据，实现Token数量的大幅下降。所述基于向量技术用于大模型多轮对话的token优化方法，能够将大模型对话过程中的Token数量成倍的降低，而且并不降低大模型的输出质量，同时此方案属于内部优化，外部系统或使用者完全没有感知，费用花销成倍降低，大模型反应的时间也会变短，能显著提升大模型的运行效率，对于大模型后台服务的压力会降低。
主权项：1.一种基于向量技术用于大模型多轮对话的token优化方法，包括以下步骤：S1：当根据问题进行提问的时候，借助向量检索生成提问提示词；S2：随着多个对话轮次进行，通过提问提示词拼装历史记录，并存储到历史记录中，Token数量随之增多；S3：利用token优化方法对Token数量进行优化处理，根据之前的提问提示词生成问题，并利用提问大模型进行问题内容的生成；所述token优化方法是通过历史问题和新问题两个维度对历史信息进行相关度划分，进而通过对历史记录进行信息相关性和信息密度的判断来压缩历史记录数据，实现Token数量的大幅下降。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京易华录信息技术股份有限公司 一种基于向量技术用于大模型多轮对话的token优化方法
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