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| title: Agent Pruning Lab | |
| emoji: ✂️ | |
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| sdk: streamlit | |
| sdk_version: 1.31.0 | |
| app_file: app.py | |
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| license: mit | |
| # 🧠 Agent Pruning Lab | |
| Demonstração visual de **Context Pruning com Provence** e **Semantic Highlighting** para sistemas de Agentes LLM. | |
| ## 🎯 O que este projeto demonstra | |
| - **Provence**: Pruning eficiente de contexto em nível de sentença [Paper ICLR 2025](https://arxiv.org/abs/2501.16214) | |
| - **Semantic Highlighting**: Visualização de relevância semântica token-a-token | |
| - **Agent Simulation**: Como agentes LLM podem operar de forma mais eficiente | |
| ## 🚀 Tecnologias | |
| - Streamlit para UI interativa | |
| - Provence/OpenProvence para pruning de contexto | |
| - Plotly para visualizações de dados | |
| - Hugging Face Spaces para deploy | |
| ## 📊 Resultados | |
| | Método | Compressão | F1 Score | | |
| |--------|-----------|----------| | |
| | Provence | 80-95% | 66.76% | | |
| | XProvence | 75-85% | 58.97% | | |
| ## 🔗 Links | |
| - [Provence Paper](https://arxiv.org/abs/2501.16214) | |
| - [OpenProvence GitHub](https://github.com/hotchpotch/open_provence) | |
| - [Semantic Highlighting Blog](https://milvus.io/blog/semantic-highlighting-model-for-rag-context-pruning-and-token-saving.md) |