例如，大语言模型（）的响应会逐步解析出应调用的，并在参数准备好后立即发起调用，而无需等待完整的响应。最终合成的响应也会通过我们的实时消息传递基础设施进行流式传输，并对信任负责任的分类等内容进行增量处理，直至到达客户端。
非流式会导致你等半天突然所有结果出来了） 异步非阻塞管道：由于调用 突尼斯 whatsapp 号码列表 可能需要很长时间来处理，我们通过构建一个完全异步非阻塞的管道来优化服务吞吐量，该管道不会因阻塞的线程而浪费资源。
这些因素之间有时会产生有趣的相互作用。举个例子，我们最初只限制了首个响应时间（, ），因为这对于我们初期产品延迟有直接影响。然而，随着我们解决幻觉问题，并且思维链（ , ）在我们的提示词中变得突出，如果我们忽略了间响应时间（, ）会对我们造成更大的伤害，因为任何“推理”都会增加产品的延迟（例如，对于一个个的推理步骤，即使是毫秒的增加也意味着额外的秒延迟）。
这会导致我们公共平台上的某些任务突然发出超时警告，我们不得不迅速增加算力以缓解这一问题。 还在死磕的事： 将更简单的任务转移到内部进行，并使用微调后的自己的模型进行处理。（注：潜在意思是专门化的模型要和通用大模型进行搭配） 为大语言模型（）部署构建更可预测的基础设施。