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用子模优化做文本选择、段落重排和上下文工程
本文详细探讨了子模优化在解决大语言模型（LLM）上下文工程中信息冗余和效率问题上的应用。作者首先指出传统提示词工程在上下文处理上的局限性，进而引入子模优化，特别是其“边际效益递减”的核心特性。文章重点介绍了子模优化在两大任务中的具体实现：文本选择（旨在最小化信息重叠，最大化覆盖）和段落重排（在多样性基础上，增加与用户查询的相关性）。技术实现上，文章强调了 Jina Embeddings v4 的多…- 0
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段落重排
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