Redis 推出上下文剪枝技术，减少 LLM Token 消耗不损质量

Redis 官方博客介绍了一种名为"上下文剪枝"（Context Pruning）的技术方案，旨在减少 LLM 应用中的 Token 浪费。该方法通过识别并移除检索段落、对话历史、样板上下文中的冗余内容，在不显著影响模型输出质量的前提下降低 Token 消耗，从而减少成本与延迟。

文章指出，大量 Token 实际上并未对模型输出产生有效贡献，剪枝策略可针对不同上下文类型差异化处理。