降低大模型应用延迟:从首 Token 时间到流式输出的优化清单
用户对 AI 应用最直接的抱怨之一就是“太慢了”。本文拆解大模型应用延迟的构成,包括网络、检索、预填充、生成和后处理各环节,并给出流式输出、精简提示、模型路由、并行调用、缓存和交互设计等可立即落地的优化清单。
阅读全文 →共 2 篇关于「用户体验」的文章。
用户对 AI 应用最直接的抱怨之一就是“太慢了”。本文拆解大模型应用延迟的构成,包括网络、检索、预填充、生成和后处理各环节,并给出流式输出、精简提示、模型路由、并行调用、缓存和交互设计等可立即落地的优化清单。
阅读全文 →传统软件的输出是确定的,AI 产品的输出却可能每次不同、偶尔出错。本文总结 AI 产品设计的核心原则:明确能力边界、设计纠错与回退路径、让用户保持控制、用渐进式自动化建立信任,以及把评测和反馈闭环纳入产品流程。
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