LLM プロンプトとコンテキスト ： トークン予算とテンプレート

トークンおよびコンテキスト Windows

LLM はトークンで請求され、切り捨てられる。token—counter はプロンプトサイズを推定し、 context—window—checker はモデルの限界を比較します。中国語はしばしば 1 文字あたり ～ 1 〜 2 のトークンを使用し、英語では BPE を使用します。

プロンプト構造

システムは役割と制約を設定し、ユーザーはタスクを指定し、アシスタントの履歴はターンにまたがる。prompt—template は再利用可能なパターンを格納し、 system—prompt—builder はポリシーが重いシステムブロックをアセンブリします。出力フォーマット （ JSON スキーマ ） を指定して、解析障害を減らす。

コスト & 品質

llm—pricing—calculator は支出を見積もります。 context—budget—planner は検索と指示を分割します。rag—chunk—analyzer は RAG のチャンクサイズをチェックします。非常に長いコンテキストは、完全なドキュメントをダンピングする上で品質管理スニペットを傷つけます。

プライバシーの

プロンプトには顧客データが含まれます。タオルはローカルでカウントされますが、商用 API 呼び出しはコンテンツをアップロードします。機密テキストを送信する前にローカルモデルを使用するか、編集します。