借助數(shù)據(jù)分析來對token使用予以優(yōu)化，其本質(zhì)實(shí)際上是尋求更高的性價(jià)比，也就是運(yùn)用最低花銷達(dá)成最為有效的功能調(diào)用。這就要求得跳出單純的控制消耗的思索方式，轉(zhuǎn)而朝向分析每次所產(chǎn)生的消耗帶來的實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值 。
核心要點(diǎn)是構(gòu)建，一套完善的監(jiān)控體系，構(gòu)建及分析體系。該體系能詳細(xì)做記錄，記錄每一次API調(diào)用，所產(chǎn)生的token消耗情況，精確對應(yīng)相應(yīng)功能模塊，對應(yīng)最終的業(yè)務(wù)結(jié)果。比如說，在客服場景里對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，能精準(zhǔn)總結(jié)出，用戶長咨詢與簡單查詢，這兩種不同情況的token成本差異，進(jìn)而依據(jù)此，將資源合理地向高價(jià)值任務(wù)傾斜。
先對歷史數(shù)據(jù)予以深度剖析，進(jìn)而據(jù)此設(shè)定出契合不同任務(wù)類型的恰當(dāng)token預(yù)算閾值。
相關(guān)分析開展之際，要深入具體場景展開歸因分析。某類報(bào)告生成任務(wù)token消耗突增狀況出現(xiàn)時(shí)，得仔細(xì)剖析，判斷是提示詞有冗余問題，還是輸出格式要求太細(xì)致，又或是模型參數(shù)設(shè)置有不當(dāng)之處。可借助A/B測試對比不同提示詞方案產(chǎn)生的消耗與輸出質(zhì)量，從而找到最適宜的平衡狀態(tài)，而非一味只追求縮短回復(fù)。
是一個(gè)持續(xù)不間斷的進(jìn)程。提議定時(shí)對各業(yè)務(wù)線有著token使用效率的報(bào)表予以復(fù)盤，從其中找尋出能夠優(yōu)化的環(huán)節(jié)，把節(jié)省下來的消耗用以開拓全新的應(yīng)用場景。處于你的業(yè)務(wù)里，哪一個(gè)環(huán)節(jié)的AI調(diào)用成本處在最高水準(zhǔn)，針對于這種狀況是否有過細(xì)致的歸因剖析呢？歡迎分享你的觀察 。
