#子模优化#上下文工程#信息检索#LLM优化#文本压缩
子模优化用于文本选择与重排序
用子模函数选最有信息量的文本子集 解决LLM上下文冗余与token浪费 有理论保证的多样性+覆盖性
落地难度
4.0
搞钱系数
3.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 核心解决：解决LLM上下文冗余与token浪费
- 谁会买单：AI搜索/智能客服开发者
- 变现思路：封装为上下文压缩SaaS插件，按token节省量
- 落地难度：4/5
- 搞钱系数：3/5
落地难度分析
需理解子模函数与组合优化，依赖嵌入模型，一人公司可调用Jina API降低实现难度。
盈利潜力分析
买单群体: AI搜索/智能客服开发者 思路: 封装为上下文压缩SaaS插件，按token节省量