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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 语义缓存完全指南:从一次"缓存命中率几乎为零"看懂为什么不能用字符串匹配
2024 年我给一个 AI 客服系统加缓存这个客服每天要处理上万条用户咨询每一条都调一次大模型账单看着肉疼我想加个缓存吧同样的问题答过一次就把答案存下来下次直接返回不用再调模型第一版我做得很顺手用一个字典把用户的问题字符串当 key 大模型的回答当 value 来一个问题先查字典命中就直接返回没命中才调模型然后把这一对存进去本地我测了测反复问怎么退款第二次开始就秒回了命中率看着很漂亮我心里很笃定缓…- 0
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大模型语义缓存完全指南:从一次"同一个问题换种说法、模型又花钱重答一遍"看懂语义缓存
2024 年我做一个面向用户的智能客服。逻辑很简单:用户问一个问题,后端把问题发给大模型,模型生成答案返回给用户。第一版做得很直接:来一个问题调一次模型。本地测上线初期都挺好,可上线一段时间后两个问题浮上来。一是成本,每次提问都是一次实打实的付费 API 调用,用户量一大账单很吓人;二是延迟,大模型生成完整答案要好几秒,用户每问一句都得干等。我翻后台日志想看是什么问题这么烧钱,结果翻出一个扎眼的事…- 0
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语义缓存
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