Context Pruning: Reduza Tokens de LLMs Sem Perder Qualidade

O Context Pruning é uma técnica que otimiza a entrada de Large Language Models (LLMs) pela remoção de elementos de baixo valor, como tokens ou passagens, visando reduzir custos e aprimorar a qualidade das respostas. Essa abordagem pode levar a uma compressão de até 20 vezes e menor latency, mitigando problemas como o efeito "lost in the middle" comum em janelas de contexto extensas. Contudo, sua aplicação exige cautela, pois pode afetar negativamente dados estruturados ou diálogos multi-turn.