本文概述了一种在将搜索引擎结果输入大型语言模型（LLM）之前进行清理的方法。文章强调，原始API响应包含广告、跟踪URL和空字段等无关数据，这可能导致LLM输出混乱和令牌浪费。提出的解决方案涉及一个Python脚本，该脚本提取标题、URL和摘要等相关信息，规范化字段，清理URL，删除重复项，并限制摘要长度，为LLM提示创建一个简洁的、带有来源编号的上下文。 AI
影响 通过清理输入数据，提供了一种提高LLM准确性和效率的方法。
排序理由 文章描述了一种用于LLM的实用数据清理方法和代码。
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<p>Search results look clean when you see them in a browser.</p> <p>A title.<br /><br /> A URL.<br /><br /> A snippet.<br /><br /> Maybe a date.<br /><br /> Maybe a few related links.</p> <p>Then you call a SERP API and look at the JSON.</p> <p>Suddenly your “simple search result…