토큰 및 컨텍스트 Windows

LLM 은 토큰으로 청구하고 잘립니다. token - counter 는 프롬프트 크기를 추정하고, context - window - checker 는 모델 한계를 비교합니다.중국어는 종종 문자당 ~ 1 - 2 개의 토큰을 사용하며, 영어로는 BPE 를 사용합니다. - char count 를 토큰과 동일하게하지 마십시오.

프롬프트 구조

시스템은 역할과 구속조건을 설정하고, 사용자는 작업을 지정하며, 도우미 기록은 회전 범위에 걸쳐 있습니다. prompt - template 은 재사용 가능한 패턴을 저장하고, system - prompt - builder 는 정책이 많은 시스템 블록을 어셈블합니다.파스 실패를 줄이기 위해 출력 형식 (JSON 스키마) 을 지정합니다.

Cost and Quality (비용과 품질)

llm - pricing - calculator estimates expenditure; context - budget - planner splits retrieval vs. instructions. rag - chunk - analyzer 는 RAG 의 청크 크기를 검사합니다.매우 긴 컨텍스트는 전체 문서를 덤프하는 경우 품질 관리 단편을 손상시킬 수 있습니다.

개인 정보 보호

프롬프트에는 고객 데이터가 포함될 수 있습니다.타월은 로컬로 계산되지만 상업용 API 호출은 여전히 콘텐츠를 업로드합니다.민감한 텍스트를 보내기 전에 로컬 모델을 사용하거나 편집합니다.