今天要给大家介绍的LLMLingua，就是专门用来解决推理效率问题的一套工具。它能通过压缩提示，降低计算成本和推理延迟，还不会影响模型的准确性。下面就带大家深入了解一下LLMLingua。

一、LLMLingua功能

（一）强大的提示压缩能力

LLMLingua最显著的功能就是提示压缩。它能把提示内容压缩到原来的1/20左右。这意味着在使用大语言模型时，需要处理的数据量大幅减少，从而降低了推理成本，缩短了推理延迟。

（二）出色的长上下文支持

LongLLMLingua作为LLMLingua系列的一部分，着重解决了长上下文场景中的“中间信息丢失”问题。在处理较长的文本内容时，它能优化提示压缩过程，让模型更好地理解和利用上下文信息，提升整体性能。

（三）无需额外训练

使用LLMLingua还有个很大的优势，就是不需要对大语言模型进行额外训练。这对于开发者来说非常友好，节省了大量的时间和资源，直接就能在现有的模型基础上使用它来提升推理效率。

（四）关键信息保留

在压缩提示的过程中，LLMLingua能够很好地保留原始提示中的关键信息。这样一来，即使提示内容变少了，模型依然能依据这些关键信息进行准确的推理，保证了输出结果的质量。

二、LLMLingua工具

（一）LLMLingua基础款

它的基本原理是借助像GPT2 – small这样的紧凑语言模型来压缩提示，进而实现高效推理。在实际使用中，它可以在不降低模型性能的前提下，达到20倍的压缩比。这对于提高推理效率来说，效果十分显著。

（二）LongLLMLingua

这款工具是专门针对长上下文场景设计的。通过优化提示压缩方式，它在长文本处理方面表现出色。在某些场景下，使用它能让RAG（检索增强生成）性能提高21.4%，为需要处理长上下文的应用提供了有力支持。

（三）LLMLingua – 2

LLMLingua – 2采用了数据蒸馏技术进行训练，实现了更快的任务无关性压缩。与LLMLingua相比，它的速度快3到6倍，特别是在处理非领域数据时，优势更加明显，能更高效地完成提示压缩任务。

三、LLMLingua使用指南

（一）安装LLMLingua

在使用之前，需要先安装LLMLingua。安装过程很简单，在命令行中输入：

pip install llmlingua 

这样就可以把LLMLingua安装到本地环境中，为后续使用做好准备。

（二）基本使用方法

安装完成后，就可以在代码中使用它了。下面是基本的使用示例：

from llmlingua import PromptCompressor # 创建PromptCompressor实例 llm_lingua = PromptCompressor() # 调用compress_prompt方法进行提示压缩 compressed_prompt = llm_lingua.compress_prompt( prompt="你的提示内容", instruction="", question="", target_token=200 ) 

在这段代码中，首先从llmlingua库中导入PromptCompressor类，然后创建它的实例llm_lingua。接着，通过调用compress_prompt方法，传入提示内容、指令、问题以及目标令牌数（这里设置为200），就能得到压缩后的提示内容。

（三）高级使用技巧

除了基本的压缩方法，LLMLingua还提供了更高级的功能。例如：

structured_prompt = """Speaker 4:...""" compressed_prompt = llm_lingua.structured_compress_prompt(structured_prompt) 

这段代码展示了如何使用structured_compress_prompt方法对结构化的提示内容进行压缩。当遇到特定格式的提示文本时，使用这个方法可以更有效地进行处理。

四、LLMLingua应用场景

（一）RAG框架优化

LLMLingua已经集成到了LangChain和LlamaIndex等流行的RAG框架中。通过压缩提示，它能增强RAG的性能，让基于这些框架开发的应用在处理大量文本数据时，推理速度更快，结果更准确。

（二）在线会议与代码生成辅助

在在线会议场景中，会议记录往往内容较多。LLMLingua可以对这些记录进行压缩处理，提高后续分析和处理的效率。另外它能压缩代码提示，高效地获取代码生成结果，开发效率杠杠的。

总的来说，LLMLingua系列工具为开发者提供了一种高效的方式来优化大语言模型的推理过程。大家不妨在实际项目中尝试使用一下，感受一下。