深入解析LLMLingua系列：高效提示词压缩技术指南-优快云博客

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深入解析LLMLingua系列：高效提示词压缩技术指南

LLMLingua To speed up LLMs' inference and enhance LLM's perceive of key information, compress the prompt and KV-Cache, which achieves up to 20x compression with minimal performance loss. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLMLingua

引言

在大型语言模型(LLM)应用中，提示词(prompt)的长度直接影响模型性能和成本。LLMLingua系列工具提供了一套创新的提示词压缩解决方案，能够在不损失关键信息的前提下显著减少token消耗。本文将全面介绍LLMLingua的核心原理、使用方法及高级技巧。

核心原理

1. 提示词敏感度分层

LLMLingua基于研究发现，提示词的不同组成部分对压缩的敏感度存在差异：

高敏感度：指令(instructions)和问题(questions) - 需要谨慎处理
低敏感度：上下文(contexts)和文档(documents) - 可进行较大比例压缩

2. 粒度划分策略

针对多文档QA和少样本学习场景，LLMLingua采用：

将演示样本和上下文划分为独立粒度
支持预算控制和文档重排序

3. 关键字符保留

最新版本(Structured Prompt Compression和LLMLingua-2)支持：

保留场景规则要求的关键字符
如换行符、问号等特殊符号

4. 参数优化实验

建议通过实验调整：

目标压缩比例
其他超参数组合
找到最佳性能平衡点

基础使用指南

基本压缩功能

from llmlingua import PromptCompressor

# 初始化压缩器
llm_lingua = PromptCompressor()

# 执行压缩
compressed_result = llm_lingua.compress_prompt(
    prompt=original_prompt,
    instruction="", 
    question="",
    target_token=200  # 目标token数
)

# 返回结果包含：
# - 压缩后的提示词
# - 原始token数
# - 压缩后token数
# - 压缩比率
# - 成本节省估算

模型选择

LLMLingua支持多种模型：

# 使用phi-2模型
llm_lingua = PromptCompressor("microsoft/phi-2")

# 使用量化模型(显存<8GB)
llm_lingua = PromptCompressor("TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GPTQ")

高级功能详解

结构化提示词压缩

使用XML风格标签精确控制各部分压缩：

structured_prompt = """
<llmlingua compress=False>不可压缩部分</llmlingua>
<llmlingua rate=0.4>可压缩部分</llmlingua>
"""
compressed = llm_lingua.structured_compress_prompt(structured_prompt)

JSON数据压缩

通过配置精细控制每个字段的压缩方式：

json_config = {
    "name": {
        "rate": 0.7,          # 压缩比例
        "compress": False,    # 是否压缩
        "value_type": "str",  # 值类型
        "pair_remove": False  # 是否可删除
    }
}
compressed_json = llm_lingua.compress_json(data, json_config)

系统集成方案

LangChain集成

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain_community.retrievers import LLMLinguaCompressor

compressor = LLMLinguaCompressor(model_name="gpt2")
retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor,
    base_retriever=your_retriever
)

LlamaIndex集成

from llama_index.indices.postprocessor import LongLLMLinguaPostprocessor

postprocessor = LongLLMLinguaPostprocessor(
    target_token=300,
    rank_method="longllmlingua",
    dynamic_context_compression_ratio=0.4
)

自定义模型训练

数据准备流程

格式化原始数据
使用GPT-4生成压缩样本
标注关键词保留标签
过滤低质量样本

模型训练

python train_roberta.py --data_path your_dataset_path

参数详解

初始化参数

PromptCompressor(
    model_name="NousResearch/Llama-2-7b-hf",
    device_map="cuda",  # 计算设备
    use_llmlingua2=False  # 是否使用LLMLingua-2
)

压缩参数

ratio: 目标压缩比例(0-1)
target_token: 目标token数
condition_in_question: 问题感知压缩模式
reorder_context: 上下文重排序策略
dynamic_context_compression_ratio: 动态压缩比例

最佳实践建议

分阶段压缩：先粗粒度后细粒度
关键保留：使用结构化标签保护重要内容
渐进式调整：从小比例开始逐步增加
领域适配：关键业务领域建议训练定制模型
性能监控：记录压缩前后的质量指标

通过合理使用LLMLingua系列工具，开发者可以在保持模型性能的同时显著降低提示词相关成本，特别适合长上下文、多文档问答等复杂场景。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考