微软最新发布的LLMLingua-2模型，为AI应用带来了显著的效率提升。该模型能够将AI提示压缩高达80%，有效去除冗余信息，同时保留关键内容，从而降低计算成本和响应延迟。这一突破性技术不仅提升了AI应用的运行速度，也为用户节省了宝贵的时间和资源。
微软研究发布了 LLMLingua-2 模型，可将 AI 提示压缩高达 80%。该模型通过智能去除长提示中的不必要词语或标记，同时保留关键信息，降低成本和延迟。评估显示 LLMLingua-2 性能优于强基线，并在不同语言模型之间展现出稳健的泛化能力。模型已集成到 RAG 框架 LangChain 和 LlamaIndex 中，为用户节省时间和成本。
LLMLingua-2模型的出现，预示着AI提示优化技术取得了重大进展，它在降低成本和提高效率方面具有显著优势，为未来AI应用的广泛普及奠定了坚实基础。 其与LangChain和LlamaIndex的集成，也进一步方便了开发者和用户的使用。