如何优化HiveChat在多模型场景下的响应性能？

2025-09-05

1.5 K

多维度提升模型响应速度的实施方案

针对10种模型并发的性能优化建议：

infrastructure layer::
- PostgreSQL配置优化：调整shared_buffers为内存25%，增大work_mem
- 对频繁访问的会话数据启用Redis缓存（需自行扩展）
- Docker部署时设置CPU/内存限制避免资源争抢
应用层配置::
- 在admin面板启用智能路由功能，根据历史响应时间自动选择模型
- 对不同模型设置超时阈值（建议Claude设为30s，Gemini 15s）
- 限制单用户并发请求数（默认3个，可在.env调整）
使用策略::
- 对实时性要求高的任务优先选择本地部署的Ollama模型
- 批量处理任务使用异步模式（通过await(Parameter enabled)
- 定期清理历史会话数据（管理员面板提供批量操作）

监控建议：通过Vercel Analytics或Prometheus监控各模型P99延迟。