マルチモデルシナリオでHiveChatの応答パフォーマンスを最適化するには？

2025-09-05

1.6 K

モデル応答性向上のための多次元的アプローチの実施

10種類の同時実行モデルに対するパフォーマンス最適化の推奨：

インフラストラクチャー層::
- PostgreSQL構成の最適化：チューニングshared_buffersメモリ25%の場合は、以下のように増やしてください。work_mem
- 頻繁にアクセスされるセッションデータのRedisキャッシュを有効にする（要自己拡張）。
- Dockerデプロイ時のリソース競合を避けるためのCPU/メモリ制限の設定
アプリケーション層の構成::
- 管理画面で有効にする智能路由過去の応答時間からモデルを自動選択する機能
- モデルごとにタイムアウトのしきい値を設定する（クロードは30秒、ジェミニは15秒を推奨）
- 1人のユーザーに対する同時リクエスト数を制限する（デフォルトは3。.env調整
利用規定::
- 高いリアルタイム性が要求されるタスクには、ローカルに配置されたOllamaモデルを優先する。
- バッチ処理タスクは、非同期モードを使用します。await(パラメータ有効）
- 過去のセッションデータの定期的なクリーンアップ（管理パネルによる一括操作）

モニタリングの推奨：各モデルのP99レイテンシをVercel AnalyticsまたはPrometheusでモニタリングする。