複数のモデルを切り替えたときのゾラの反応性を最適化するには？

2025-08-26

1.8 K

直接リンクモバイルビュー

ゾラのマルチモデル対応力を向上させる実用的なソリューション

モデル切り替えの遅延問題に対処するために、次のような最適化手段をとることができる：

プリロードされたモデル構成でapp/configリアルタイムリクエストの処理時間を短縮するために、すべてのモデルに対して事前に設定されたエンドポイントとパラメータテンプレートをカタログ化します。
コネクションプールの作成: 使用頻度の高いモデル（例えばGPT-3.5）については、毎回新しいセッションを作成するのではなく、長いコネクションを保持するようにapiルーティングファイルを修正する。
キャッシング戦略でmiddleware.jsクエリでSWRキャッシュを設定すると、同じパラメータを持つクエリのキャッシュ結果を返します。
フロントエンドの最適化1) サスペンスを使って非同期ローディングを実装する。2) ローディング状態のアニメーションを追加して待ち時間を改善する。

考慮すべき高度なオプションは、1）Supabaseによって保存された会話履歴にインデックスを付ける、2）Mistralのような軽量モデルのためにWebAssemblyをローカルで実行できるようにする、などである。