异步性能优化方案
TaskingAI基于FastAPI的异步架构可通过以下方法提升并发能力：
- 批量请求处理：使用asyncio.gather()同时发起多个API调用
- 连接池配置：调整Docker的taskingai-service容器环境变量：
MAX_CONNECTIONS=100
TIMEOUT=300 - estratégia de cache：对频繁查询的RAG集合启用LRU缓存
- Monitoramento de carga：通过控制台的日志仪表盘分析响应时间热点
补充建议：对于超大规模部署，可以考虑Kubernetes横向扩展服务节点。
Essa resposta foi extraída do artigoTaskingAI: uma plataforma de código aberto para o desenvolvimento de aplicativos nativos de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar o desempenho do processamento de tarefas de IA em cenários altamente simultâneos?
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