异步 RAG 延迟评估拆开等待时间再优化RAG 请求慢不代表模型生成慢。排队、权限查询、向量检索、重排、首个 token 等待和流式发送都会躲在“总耗时”这个大口袋里。先把时间拆开才不会把优化做在最安静的地方。为一条请求串起 trace入口创建请求标识并传给检索、模型客户端和流式响应。每个 span 记录开始、结束、取消和错误原因敏感文本不必进 trace保留长度、版本和状态即可。排队时间要单独记它往往比某个函数的执行时间更能解释用户的等待。异步不是把所有事一起跑可并行的步骤可以并行但检索结果尚未就绪就无法可靠重排模型流式输出也不能无限制积压。给每一段设置总时限、并发上限和取消传播调用方离开后后台工作要能停下来。用固定样本分别观察命中缓存、检索为空和模型超时的路径。优化前后都保存配置与原始 trace。别只报一个平均值用户遇到的通常是那条排队最长的请求。
异步 RAG 延迟评估拆开等待时间再优化RAG 请求慢不代表模型生成慢。排队、权限查询、向量检索、重排、首个 token 等待和流式发送都会躲在“总耗时”这个大口袋里。先把时间拆开才不会把优化做在最安静的地方。为一条请求串起 trace入口创建请求标识并传给检索、模型客户端和流式响应。每个 span 记录开始、结束、取消和错误原因敏感文本不必进 trace保留长度、版本和状态即可。排队时间要单独记它往往比某个函数的执行时间更能解释用户的等待。异步不是把所有事一起跑可并行的步骤可以并行但检索结果尚未就绪就无法可靠重排模型流式输出也不能无限制积压。给每一段设置总时限、并发上限和取消传播调用方离开后后台工作要能停下来。用固定样本分别观察命中缓存、检索为空和模型超时的路径。优化前后都保存配置与原始 trace。别只报一个平均值用户遇到的通常是那条排队最长的请求。
