По мере того как организации масштабируют в производство архитектуру расширенной генерации данных (RAG) и управляемые агентами системы искусственного интеллекта, возникает критическая проблема с производительностью: плохая сериализация данных потребляет от 40% до 70% доступных токенов из-за ненужных накладных расходов на форматирование. Это приводит к завышенным затратам на API, уменьшению эффективных контекстных окон и снижению производительности модели.
Проблема часто остается незамеченной на пилотных этапах с ограниченными объемами данных, но становится острой при масштабировании. Одна неэффективно сериализованная запись может привести к потере сотен токенов. Умножьте это на миллионы запросов, и влияние затрат станет существенным, часто представляющим собой разницу между экономически жизнеспособным развертыванием ИИ и неустойчивыми затратами на инфраструктуру.
Понимание потерь токенов в масштабе
Потребление токенов в приложениях модели большого языка (LLM) обычно разбивается на несколько категорий, но накладные расходы на сериализацию представляют собой одну из крупнейших возможностей для оптимизации. Понимание токенизации имеет решающее значение для эффективного внедрения ИИ, напрямую влияя на производительность модели и затраты.
Рассмотрим стандартный корпоративный запрос, требующий контекста из нескольких источников данных:
- Исторические записи (20-50 записей)
- Метаданные объекта
- Поведенческие модели
- Сигналы в реальном времени
При сериализации JSON этот контекст обычно потребляет от 3000 до 4000 токенов. В контекстном окне из 8192 токенов остается ограниченное пространство для фактического анализа. Для приложений, требующих более глубокого контекста или многоходовых диалогов, это становится критическим ограничением.
Накладные расходы обычно распределяются следующим образом:
Последняя категория — структурное форматирование — представляет собой чистую неэффективность. Имена полей и синтаксис JSON, повторяющиеся в тысячах записей, потребляют токены, не передавая информацию, необходимую модели.
3 основные стратегии оптимизации
Эффективная оптимизация токенов требует системного подхода по трем направлениям:
1. Устранить структурную избыточность
Многословие JSON делает его удобочитаемым, но неэффективным с точки зрения токенов. Форматы с поддержкой схемы удаляют повторяющуюся структуру:
2. Оптимизация числовой точности
LLM редко требуют точности на уровне миллисекунд для аналитических задач. Форматирование с учетом точности может сократить потребление числовых токенов на 30–40 %:
Подход к реализации: Определите требования к точности посредством испытаний. Большинство бизнес-приложений хорошо работают с:
- Валюта: два знака после запятой.
- Временные метки: точность до минуты.
- Координаты: два-три десятичных знака.
- Проценты: от одного до двух десятичных знаков.
С помощью A/B-тестирования убедитесь, что пониженная точность не влияет на точность модели для вашего конкретного варианта использования.
3. Примените иерархическое сглаживание
Вложенные структуры JSON создают значительные накладные расходы. Сгладьте иерархию, чтобы включить только основные поля:
Это сокращение на 69 % достигается за счет извлечения полей, важных для выполнения задачи, и устранения ненужной вложенности.
Подход к реализации: Проанализируйте, какие поля действительно нужны модели для ваших запросов. Удалять:
- Избыточные идентификаторы (сохраняйте один первичный ключ)
- Внутренние системные поля
- Сильно вложенные структуры, которые можно сгладить.
- Поля, которые редко влияют на выходные данные модели
Создание конвейера предварительной обработки
Эффективная оптимизация требует систематического уровня предварительной обработки между поиском данных и выводом LLM. По мере того, как организации масштабируют системы RAG, необходимость в эффективной подготовке данных становится критической, особенно при работе с огромными массивами документов, которые невозможно передать оптом в LLM.
Ключевые компоненты:
- Обнаружение схемы: Автоматическое определение типов и структур данных.
- Правила сжатия: Примените преобразования формата в зависимости от типа данных.
- Дедупликация: Удалите повторяющиеся структуры в записях.
- Подсчет токенов: Мониторинг и обеспечение соблюдения бюджетов токенов.
- Проверка: Убедитесь, что сжатые данные сохраняют семантическую целостность.
Конфигурационный подход: В разных случаях использования требуются разные уровни сжатия. Высокоточный анализ может гарантировать более полный контекст, в то время как рутинные запросы выигрывают от агрессивного сжатия. Обеспечьте гибкость своего конвейера для настройки в зависимости от типа запроса.
Ожидаемое влияние на производительность
Организации, реализующие эти стратегии, обычно видят:
Эффективность токена:
- Уменьшение размера контекста на 60–70 %.
- Увеличение эффективной контекстной емкости в два-три раза.
- Пропорциональное снижение стоимости токена на каждый запрос.
Показатели производительности:
- Сохранение или повышение точности (проверка посредством A/B-тестирования).
- Снижение задержки запроса (меньше данных для обработки).
- Устранено исчерпание контекстного окна.
Влияние на стоимость:
- Значительное снижение затрат на API при масштабировании.
- Увеличение мощности в два-три раза при тех же затратах на инфраструктуру.
Ценовые последствия становятся особенно важными, поскольку расходы на ИИ продолжают бросать вызов бюджетам предприятий. Оптимизация токенов напрямую направлена на один из ключевых факторов затрат при развертывании LLM на производстве.
Критические соображения
- Выбор формата имеет значение. CSV превосходит JSON на 40–50 % для табличных данных. Пользовательские компактные форматы могут обеспечить еще большую эффективность, если вы контролируете оба конца сериализации.
- Точность требует проверки. Не предполагайте безопасных уровней точности; протестируйте их. Многие приложения могут допустить гораздо большее снижение точности, чем первоначально ожидалось.
- Контекст имеет значение. Рабочие процессы агентов требуют другой оптимизации, чем конвейеры RAG. Разговорные истории нуждаются в еще одном подходе. Поддерживайте несколько профилей сжатия для разных случаев использования. По мере развития передовых методов RAG стратегии подготовки данных должны соответствующим образом адаптироваться.
- Мониторить постоянно. Отслеживайте эффективность токена как первоклассный показатель наряду с точностью и задержкой. Снижение эффективности сигнализирует о дрейфе данных или проблемах с сериализацией.
Бизнес-кейс
Экономика отходов токенов быстро растет:
- 1000 потраченных впустую токенов за запрос
- × 10 миллионов запросов ежедневно
- × 0,002 доллара сша за 1000 токенов
- = 20 000 долларов сша ежедневных отходов (7,3 миллиона долларов сша в год)
Оптимизация токенов — это не просто снижение затрат; это расширение возможностей. Лучшая сериализация обеспечивает более эффективный контекст, что повышает производительность модели при меньших затратах. Именно такая оптимизация делает производство ИИ экономически устойчивым.
Начиная
Начните с инструментирования текущего использования токена. Большинство организаций обнаруживают от 40% до 60% потерь при использовании существующих подходов к сериализации. Измеряйте потребление токенов в вашем конвейере данных, определяйте наиболее эффективные возможности оптимизации и постепенно внедряйте изменения с проверкой на каждом этапе.
Самый низкий результат в оптимизации LLM находится не в модели, а на уровне подготовки данных, который ее питает.
ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Минав Суреш Патель — технический менеджер в Amazon, ведущей крупномасштабной платежной платформе, которая ежегодно обрабатывает транзакции на сумму более триллиона долларов. Его опыт охватывает искусственный интеллект, мультиагентные и распределенные системы, уделяя особое внимание созданию отказоустойчивых облачных… Подробнее от Минава Суреша Пателя
