Documentation Index Fetch the complete documentation index at: /llms.txt Use this file to discover all available pages before exploring further. ​ 一、选择适合任务的模型和调用方式 ​ 2. 避免重复生成固定模板 ​ 三、控制输入内容，减少无效上下文 ​ 3. 优化 RAG 检索结果 删除网页导航、页脚、版权说明等无关内容 对长文档片段做摘要后再输入模型 ​ 4. 使用上下文缓存复用重复内容 多轮对话中反复使用相同系统提示词 知识库问答中反复使用相同背景材料 批量处理任务中反复使用同一套分析规则 长文档问答中围绕同一份文档连续提问 ​ 4.1 将稳定内容放在 Prompt 前部 ​ 4.2 保持系统提示词稳定 ​ 4.3 把长文档、工具说明和业务规则做成固定模板 ​ 4.4 对高频任务使用统一 Prompt 模板 ​ 4.5 将固定回复交给程序处理

第二次模型调用：判断是否需要检索知识库 第三次模型调用：改写检索 Query ​ 2. 并行处理互不依赖的任务 ​ 3. 用程序逻辑替代简单判断 ​ 五、使用流式输出降低用户等待感 工具调用时展示“正在检索”“正在分析”“正在生成” 对 Agent 多步骤任务展示执行进度 ​ 六、避免默认使用大模型解决所有问题 是否所有任务都使用了同一个模型？ 简单分类、改写、抽取任务是否可以使用更轻量的模型？ 复杂推理任务是否需要开启更强的思考能力？ 简单任务是否可以关闭不必要的深度思考？ 是否设置了合理的最大输出 Token 数？ 是否避免模型生成固定模板内容？ 是否去除了重复、低相关或无效内容？ 是否可以并行执行互不依赖的步骤？ 是否有简单规则本可以用程序逻辑完成？ 工具调用或检索过程是否有反馈？ Was this page helpful?