如何在保證模型性能條件下優(yōu)化Prompt降低使用成本及響應延遲？

發(fā)布于 2024-7-18 11:16

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隨著大模型應用的不斷發(fā)展，提示工程技術也在快速迭代更新，越來越多的任務通過精妙的Prompt或者agentic workflow等方式解鎖。但隨之而來，大量詳細的、巨大的prompt卻會帶來高的成本以及緩慢的響應。這也使得高成本和高延遲成為了大模型應用落地生產的主要障礙。隨著當下LLM應用已經不再是單次的對話，而是復雜的組合AI系統(tǒng)（伯克利：即使模型再強大，復合AI系統(tǒng)（ Compound AI Systems）都將會是一種領先的應用模式）都將會是一種領先的應用模式），提示規(guī)模爆炸性增長，這樣的問題變得更加尖銳。

就以最近很火的GraphRAG為例，處理64頁的文稿，就花了7美元，使用成本相當?shù)母撸@在研究和演示場景這樣的情況并不突出，但是真到需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，服務大量用戶的實際生產場景中，這樣的情況是無法接受的。

Prompt會很大的主要原因是它包含了很多內容，比如任務描述，場景約束，工具描述，多輪的交互記憶等等，在每一次和大模型交互時，都需要將其提供給大模型，再加上系統(tǒng)框架的必要的再封裝，會導致實際提交給LLM比用戶提交的更大。

成本和延遲與prompt大小及調用次數(shù)密切相關，那如何才能在不降低精度的情況下，減少Prompt大小以及降低LLM調用次數(shù)呢？下面是Jan Majewski在開發(fā)它的應用（房產搜索助理）時總結prompt大小與成本延遲的量化關系以及五個優(yōu)化的思路。

1）量化關系

成本

如何在保證模型性能條件下優(yōu)化Prompt降低使用成本及響應延遲？-AI.x社區(qū)

延遲

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對于成本，輸出token是輸入token的 3 倍，但同時對于復雜的任務來講，提示（輸入token）會比輸出要長得多，減少輸入token帶來的收益依然可觀。對于延遲，主要是由輸出token決定的，其處理時間是輸入token的 200 倍。

2）優(yōu)化手段：

1. 將大的prompt拆分成多層次調用

在撰寫prompt時不必將所有內容都寫到一個大的prompt中，比如把規(guī)劃和執(zhí)行分開，Jan Majewski指出他的應用性能提升的關鍵之一在于將Prompt拆分成兩個部分：決策Agent，它對下一步可以采取的措施有總體指導，以及如何處理來自模型的輸出；執(zhí)行Agent/Chats，它對具體步驟（如報價搜索、數(shù)據(jù)比較或房地產知識）有詳細說明。

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這種架構允許首先選擇需要使用的特定任務提示，而無需在每次調用時發(fā)送大量token執(zhí)行指令，從而將token的平均使用量減少了 60% 以上。

2. 關注發(fā)送給LLM的最終Prompt

如前面提到，LLM 收到的最終Prompt可能與最初用戶撰寫的Prompt相差很大。框架在使用工具、內存、上下文和 Agent 的內部推理時，都會自動擴展Prompt，這也會使prompt增加數(shù)千個token。另外，在LLM應用執(zhí)行過程中，涉及到了很多的環(huán)節(jié)，可能進行了幾十次調用，如何監(jiān)控和排錯也就十分重要。對于開發(fā)者來講，使用 LangSmith 進行深入分析是一個比較好的選擇，近日dify也集成了這樣的可觀測工具。

3.可以通過編碼，減少LLM調用量。

有時候一些任務使用常規(guī)的代碼實現(xiàn)更為高效經濟，而無需都撰寫Prompt操縱LLM來實現(xiàn)。比如，使用 Python 函數(shù)處理 LLM 調用的上游/下游一些瑣碎的任務。當前，大部分的LLM應用開發(fā)的框架都支持將傳統(tǒng)函數(shù)與LLM調用混合在一起使用，比如Promptflow，langchain等。比如下面的一段代碼，可以直接使用python lib完成語言檢測，這樣就可以明確語言類型明確傳遞給LLM，無需在Prompt中去限定有關語言的描述，從而減少在 LLM 的處理復雜度以及Prompt大小。

from langdetect import detect


prompt = """
Summarize the following message in  {language}:
Message: {input} 
"""


prompt = ChatPromptTemplate.from_template(prompt)


def detect_language(input_message):
    input_message["language"] = detect(input_message["input"])
    return input_message


detect_language_step= RunnablePassthrough.assign(input_message=detect_language)


chain_summarize_in_message_language = (
    detect_language_step
    | RunnablePassthrough.assign(
            language=lambda x: x["input_message"]["language"]
            ) 
    | prompt 
    | llm )

4. 慎用Agent，它們會導致token消耗大大增加

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能夠使用工具的Agent能夠極大的擴展LLM的能力范圍，但它們同時也非常消耗token。下面的圖表顯示了 Agent的一般處理流程，可以看到Agent 通常需要調用 LLM 至少兩次：首先計劃如何使用工具，然后解析其輸出以提供最終答案。對于一些較為簡單的任務，Agent 的方法可能有些重，而使用 Completion 的簡單指令提示則能以兩倍的速度提供類似的結果。

5. 使用 LLM 進行推理，但使用 SQL 或 Python 進行統(tǒng)計計算

雖然，現(xiàn)在的LLM能力相較于之前已經有了很大提高，比如通過精心構造Prompt完成數(shù)據(jù)分析（新加坡提示工程大賽冠軍最強Prompt工程技巧分享，僅用大模型也能做數(shù)據(jù)分析），但對于數(shù)據(jù)計算來講，仍然不如Python和SQL來的高效準確經濟。

建議做法是使用 LLM 理解問題和數(shù)據(jù)，然后將其轉換為更合適的分析語言（如SQL或Python）進行數(shù)據(jù)處理匯總，最后再將結果提供給 LLM 進行分析洞察。