如何在ChatGPT提示词中嵌入未知长PDF并优化token占用？

核心策略：精准检索替代全量输入，针对性压缩保留关键信息 #

• 语义驱动的段落检索机制
  先将PDF文档分割为粒度合适的文本单元（如按章节、按段落，或每200-300字为一个文本块），为每个文本块生成语义嵌入向量并存储。当用户发起对话时，先将问题转为向量，与存储的文本块向量做相似度匹配，筛选出Top3-5个最相关的文本块，仅将这些块的内容传入ChatGPT。这种方式直接过滤掉90%以上的无关内容，从根源上减少token消耗，同时保证对话围绕文档细节展开。
• 目标导向的文本块压缩
  对筛选出的相关文本块做精细化压缩，避免无差别删减导致信息丢失：
  • 保留核心要素：提取段落中的核心论点、关键数据、专有名词、逻辑关系，删除冗余的修饰语、背景铺垫、重复表述。例如学术PDF中，保留实验参数、结论、核心公式，删除非必要的研究背景介绍。
  • 结构化精简：将长句拆分为短句，把段落中的隐含要点整理为列表格式（用-标记），减少自然语言中的连接词、过渡词等非核心token。
• 对话上下文的轻量化管理
  维护对话历史时，仅保留与当前问题强相关的上下文片段：
  • 当用户追问上一问题的细节时，仅传入上一轮的问题及对应的文档片段，而非完整对话历史。
  • 对早期的对话历史生成极简摘要（如1-2句话提炼核心意图），替换原始长对话内容，降低历史token占比。
• 基于模型能力的按需查询
  若使用支持函数调用的GPT模型（如GPT-4），可先让模型明确回答当前问题需要哪些特定信息，再触发检索逻辑获取对应文本块，进一步缩小输入范围，实现token的极致利用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者meyer_mit_ai