Asynchrone Verarbeitungsmechanismen und Leistungsoptimierung
Die Kernarchitektur von II-Researcher basiert auf einem asynchronen Programmierparadigma, das erhebliche Leistungsvorteile bei der Informationsbeschaffung und -verarbeitung bietet. Das System kann Web-Crawling, Inhaltsextraktion und Multi-Model-Reasoning-Aufgaben parallel durchführen und dabei die Nutzung der Hardware-Ressourcen durch ereignisgesteuerte Mechanismen maximieren. Für die technische Umsetzung wird das asyncio-Framework von Python verwendet, um die Aufrufe der Such-API (Firecrawl/Tavily) und den LLM-Inferenzprozess zu koordinieren, während die Bereitstellung in Docker-Containern die Stabilität des Dienstes weiter gewährleistet.
- Standardmäßig 300 Sekunden Timeout-Schutz für Suchaufgaben
- Unterstützt Streaming (-stream) zur Verringerung der Antwortlatenz
- Logging-System (docker compose logs) zur einfachen Leistungsüberwachung
Tests zeigen, dass die asynchrone Architektur bei der Verarbeitung komplexer Abfragen mit mehr als 20 Datenquellen 3 bis 5 Mal schneller ist als herkömmliche synchrone Lösungen, was sich besonders für Szenarien wie groß angelegte Literaturübersichten eignet.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelII-Researcher: Deep Search und Stepwise Reasoning zur Beantwortung komplexer FragenDie
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