ai
LangChain Agent Performance Tuning เพิ่มความเร็ว
LangChain Agent Performance
LangChain Agent Performance Tuning เพิ่มความเร็ว Caching Async Parallel Streaming Model Selection Prompt Optimization Production
เนื้อหาเกี่ยวข้อง — อ่านต่อ: Databricks Unity Catalog Data Pipeline ETL —
| Optimization | Latency Reduction | Cost Reduction | Complexity |
|---|---|---|---|
| LLM Cache | 90%+ (cache hit) | 90%+ (no API call) | ต่ำ (ง่าย) |
| Async/Parallel Tools | 50-70% | ไม่เปลี่ยน | ปานกลาง |
| Streaming | TTFT 80%+ ลด | ไม่เปลี่ยน | ต่ำ |
| Model Router | 30-50% | 40-60% | ปานกลาง |
| Prompt Shortening | 20-40% | 20-40% | ต่ำ |
| Retrieval Optimization | 30-50% | 10-20% | ปานกลาง |
เคล็ดลับ
- Cache: ใช้ RedisSemanticCache ลด LLM Call 30-70%
- Async: ใช้ asyncio.gather รัน Tool Parallel ลด 50%
- Streaming: เปิด Streaming ลด TTFT 90%
- Model Router: ใช้ Model เล็กสำหรับงานง่าย ประหยัด 40-60%
- LangSmith: ใช้ LangSmith ดู Trace หา Bottleneck
LangChain Agent ช้าเพราะอะไร
LLM API Latency Multi-call Chain of Thought Tool Sequential Context ยาว Token มาก Network Cold Start No Cache
แนะนำเพิ่มเติม — ดูสัญญาณเทรดที่ XM Signal
เนื้อหาเกี่ยวข้อง — Calico Network Policy Best Practices ที่ต้องรู้
เนื้อหาเกี่ยวข้อง — ดูเพิ่มเติมเรื่อง A/B Testing ML Capacity Planning
