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GPT-4 客服助手从 12 秒到 1.2 秒的两周优化:流式 + 批量 + 语义缓存 + 混合模型实战
GPT-4 客服 AI 上线第一周,平均响应 12 秒,客服使用率不到 10%。两周内做了四轮优化:流式响应改造把感知速度降到 1 秒、批量并发并行处理工单、语义缓存让 40% 重复问题秒回、混合模型让简单问题走 GPT-3.5。最终感知响应时间从 12 秒压到 1.2 秒,使用率从 10% 涨到 65%,成本反降 66%。- 2
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LLM 流式响应 SSE 解析完全指南:从一次"JSON.parse 偶尔报错、答案中间莫名少一段"看懂 chunk 边界
2024 年我给一个产品接大模型的流式对话用户问一句答案像打字机一样一个字一个字蹦出来前端怎么接这个流这件事我压根没多想第一版我做得很顺手 fetch 拿到响应用 response.body 的 reader 一段一段读每读到一段就解码成字符串按空行切成几个 SSE 事件每个事件去掉 data 前缀 JSON.parse 一下把里面的增量文字拼到界面上就完事了本地测一测真不错字一个个往外冒丝般顺滑…- 10
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流式响应
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