一种生产工程方法显著减少了自动化候选人招聘系统中LLM的Token使用量和处理时间。通过实施带有语义路由和缓存的检索增强生成（RAG），该系统现在只检索相关数据片段，而不是完整的历史记录。采用TOON（面向Token的对象表示法）通过消除JSON的语法开销，进一步减少了Token数量。最后，将API调用进行批处理而不是按顺序处理候选人，极大地降低了Token消耗和执行时间。 AI
影响 展示了降低LLM运营成本和延迟的实用方法，这对于扩展AI应用至关重要。
排序理由 文章详细介绍了一种优化LLM使用的特定工程技术，而不是新的模型发布或前沿研究。
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