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invoke_prompt

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  1. RESEARCH · CL_225717 ·

    LLM学会按需提取上下文，避免数据膨胀

    一种新的方法已被开发出来，通过让大型语言模型（LLM）按需提取资源和提示，而不是被大量数据压垮，来改进LLM处理上下文的方式。该方法将模型上下文协议（MCP）的“应用程序控制”原语集成到模型控制的工具调用循环中。通过将资源和提示转换为合成LLM工具，该系统允许模型仅在需要时选择性地请求信息，从而避免上下文膨胀、截断以及二进制文件的问题。