Engpassanalyse
Bei intelligenten Kundendienstsystemen kommt es in Spitzenzeiten zu Verzögerungen bei der Beantwortung von Anfragen, was vor allem auf die Warteschlange großer Modell-API-Aufrufe und den Wettbewerb um Vektorabrufressourcen zurückzuführen ist.
Optimierungsstrategie
- hybride BereitstellungWichtige Geschäftsmodelle (z. B. Auftragsabfrage) werden lokal über vLLM bereitgestellt, und für allgemeine Fragen und Antworten werden weiterhin Cloud-APIs verwendet.
- Caching-MechanismusHF-Fragenantworten in Redis gespeichert, TTL=1 Stunde für automatische Aktualisierung eingestellt
- LastausgleichKonfigurieren Sie alternative Pfade für mehrere Modelle in models.yaml, z. B. die Verwendung von Beanbag und Wisdom Spectrum Clear Speech APIs.
Durchführungspunkte
- Überwachen Sie die Ressourcennutzung von Containern über docker stats und passen Sie das Ressourcenlimit in der Datei docker-compose.dev.yml an.
- Hierarchische Indizierung von Dokumenten in Wissensdatenbanken und GPU-beschleunigte Suche nach Vektoren, die hochfrequenten Problemen entsprechen.
- Einrichtung eines Failover-Mechanismus: automatisches Umschalten auf das Standby-Modell, wenn das primäre Modell für 2 Sekunden ausfällt
Nachdem eine E-Commerce-Plattform die oben genannte Lösung eingeführt hatte, lag die durchschnittliche Antwortzeit während des Zeitraums Double 11 stabil bei 1,2 Sekunden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelYuxi-Know: Eine wissensgraphenbasierte intelligente Q&A-PlattformDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man verhindern, dass intelligente Kundendienstsysteme in Spitzenzeiten auf Verspätungen reagieren?
