通过直接提取文本来处理大型语言模型（LLM）的文件可以得到优化，而不是依赖多模态模型将整个文档作为图像进行处理。这种方法通过更审慎地组合 LLM 上下文来节省 token，特别是对于多页文件。虽然直接的视觉处理对于低质量扫描件或手写体很有用，但对于处理金融等敏感数据的系统，建议采用确定性的文本提取。 AI
影响 优化 LLM 文件处理中的 token 使用量，可以降低处理大型文档的 AI 应用的成本并提高效率。
排序理由 该条目讨论了使用 LLM 处理文件的最佳实践，提供了建议和比较，属于对 AI 基础设施的评论。
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<p><strong>Tips on Handling Files in LLMs</strong></p> <p>You might want to pull information (especially from doc/text documents) out of a file and then interact with an LLM about its contents. The easiest approach is to let a multimodal LLM extract the file and feed it straight …