性能优化的核心技术
PRAG通过以下创新实现数量级的速度提升：
- 参数缓存机制：文档表征预计算并缓存在内存
- 动态融合算法：仅激活相关知识的LoRA参数
- Batch optimization：支持并行处理多个查询的知识融合
实测性能对比
| norm | Traditional RAG | PRAG |
|---|---|---|
| 单查询延迟 | 350ms | 210ms |
| memory footprint | 8GB | 5GB |
| throughput | 15QPS | 28QPS |
Suggested Scenarios
- 延迟敏感型应用：客服系统、实时问答
- 资源受限环境：边缘设备、移动终端
- 高频查询服务：知识库API、教学辅助系统
需要注意的是，这种优化以预计算为代价，更适合知识库相对稳定的场景。
This answer comes from the articlePRAG: Parameterized Retrieval Augmentation Generation Tool for Improving the Performance of Q&A SystemsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " PRAG相比传统RAG在推理效率上有哪些提升？
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