Entwurf einer leistungsstarken Servicearchitektur
TaskingAI baut ein vollständig asynchrones Service-System auf, das auf dem FastAPI-Framework basiert, und diese Technologieauswahl ermöglicht es, die Nutzung von Systemressourcen in IO-intensiven Szenarien zu maximieren. Testdaten zeigen, dass die gleichzeitige Verarbeitungskapazität bei gleicher Hardwarekonfiguration bis zu 3 bis 5 Mal höher ist als bei der herkömmlichen synchronen Architektur. Dies eignet sich besonders für Unternehmensanwendungen, die eine große Anzahl von Endbenutzern gleichzeitig bedienen müssen.
Die asynchrone Natur der Plattform zieht sich durch alle Kernkomponenten: Modellaufrufe verwenden nicht-blockierende IO, die Plugin-Ausführung unterstützt parallele Verarbeitung und die RAG-Abfrage verwendet asynchrone Vektorberechnungen. Diese Leistungsvorteile sind natürlich über das Standard-Python-SDK verfügbar, ohne dass sich die Entwickler auf die zugrunde liegende Implementierung konzentrieren müssen. In einem Kundenservice-Szenario kann ein einzelner Serviceknoten beispielsweise Hunderte von Kundenanfragen gleichzeitig bearbeiten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTaskingAI: Eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung nativer KI-AnwendungenDie
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