GBC MedAI erreicht die Optimierung der Rücklaufquote durch die folgenden technischen Lösungen:
- asynchroner RahmenBack-End-Dienst auf der Grundlage der FastAPI-Entwicklung, der die asynchrone Verarbeitung von Anfragen mit hoher Nebenläufigkeit unterstützt
- Intelligenter CacheRedis als semantische Caching-Schicht einsetzen, um Modellaufrufe für wiederholte Abfragen effektiv zu reduzieren
- MusterterminierungUnterstützung des parallelen Zugriffs auf mehrere KI-Modelle und intelligente Zuweisung von Rechenressourcen auf der Grundlage der Komplexität der Abfrage.
- Optimierung der SucheIntegrieren Sie einen automatischen Auswahlmechanismus für mehrere Suchmaschinen, um die am schnellsten reagierende Servicequelle vorrangig anzurufen.
- Front-End-Streaming-AntwortStreaming-Schnittstelle, implementiert in Vue 3, mit Unterstützung für segmentiertes Echtzeit-Rendering von Dialoginhalten.
Empirische Tests zeigen, dass die Antwortzeit derselben semantischen Abfrage mit Redis-Caching um 60% reduziert werden kann, während das asynchrone Framework das System in die Lage versetzt, 200+ gleichzeitige Anfragen ohne Leistungsengpässe zu verarbeiten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGBC MedAI: Ein intelligenter medizinischer Assistent mit Zugang zu mehreren KI-Modellen und SuchmaschinenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Reaktionsfähigkeit von KI-Assistenten im Gesundheitswesen effektiv optimieren?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil