海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

PRAG相比传统RAG在推理效率上有哪些提升？

2025-09-10

1.5 K

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
批处理优化：支持并行处理多个查询的知识融合

实测性能对比

指标	传统RAG	PRAG
单查询延迟	350ms	210ms
内存占用	8GB	5GB
吞吐量	15QPS	28QPS

适用场景建议

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。

本答案来源于文章《PRAG：提升问答系统性能的参数化检索增强生成工具》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » PRAG相比传统RAG在推理效率上有哪些提升？

相关推荐