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如何优化高并发场景下的AI任务处理性能？

2025-08-22

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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
缓存策略：对频繁查询的RAG集合启用LRU缓存
负载监控：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。

本答案来源于文章《TaskingAI：开发AI原生应用的开源平台》

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