AI-Kontextoptimierung bietet ein umfassendes Toolkit für Prompt-Entwickler und Entwickler, um Kontextfenster für generative KI zu optimieren. Es nutzt Relevanzbewertung für Kontexte, um kritische Informationen zu identifizieren und zu bewahren, führt automatische Zusammenfassungen durch, um lange Historien zu komprimieren, und erzwingt Token-Budget-Management, um API-Limitverstöße zu vermeiden. Es kann in Chatbots, Retrieval-augmented Generation-Workflows und Gedächtnissysteme integriert werden. Konfigurierbare Parameter erlauben die Anpassung der Komprimierungsstärke und Relevanzschwellen. Durch die Beibehaltung der semantischen Kohärenz bei Entfernung von Rauschen verbessert es die Antwortqualität, senkt Betriebskosten und vereinfacht Prompt-Engineering über diverse LLM-Anbieter hinweg.