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怎样优化Lamatic.ai智能体的响应速度指标？

2025-08-28

1.2 K

响应速度优化方法论

针对边缘部署智能体，可通过三级优化实现150ms以下的专业级响应：

架构层面：部署时选择”Global Edge”模式自动分配最近节点（亚洲用户优先新加坡/东京服务器），实测可降低40%网络延迟。避免在流程中使用超过3个串联LLM节点。
数据层面：对Weaviate向量数据库建立分层索引，高频问题设置”Cache Policy”（控制台→Database→TTL设为24h）。禁用非必要数据源实时同步。
模型层面：在LLM节点参数中调整：temperature≤0.3减少随机性，max_tokens控制在512以内。对简单查询启用”FastGPT”轻量模式。

监控工具：实时查看Monitoring中的”Latency Heatmap”，识别慢查询；每周分析Reports里的”Model Response Time”趋势图，当P95＞300ms时应考虑流程重构。

应急方案：突发流量时可临时启用”Auto-scale”功能（仅限企业版），或设置请求速率限制（Rate Limiting）。