提升Zola多模型响应速度的实用方案
针对模型切换延迟问题，可采取以下优化措施：
- 预加载模型配置: in
app/config目录预先配置所有模型的endpoint和参数模板，减少实时请求时的处理时间 - 建立连接池：修改api路由文件，对高频使用的模型（如GPT-3.5）保持长连接而非每次新建会话
- Caching-Strategie: in
middleware.js中设置SWR缓存，对相同参数的查询返回缓存结果 - 前端优化：1）使用Suspense实现异步加载；2）添加加载状态动画改善等待体验
进阶方案可考虑：1）将Supabase存储的对话历史建立索引；2）对Mistral等轻量模型启用WebAssembly本地运行。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelZola: Open-Source-KI-Chat-Web-App mit Dokumenten-Upload und Multi-Modell-UnterstützungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样优化Zola在多模型切换时的响应速度？
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