降低首字延迟(TTFT)的利器:深入解析预计算提示词(Pre-computed Prompts) 各位同仁,各位技术爱好者,欢迎来到今天的讲座。我是你们的向导,一名在软件工程和人工智能领域摸爬滚打多年的实践者。今天,我们将深入探讨一个在大型语言模型(LLM)应用中至关重要且极具优化潜力的技术点——“预计算提示词”(Pre-computed Prompts)。我们将从理论到实践,从概念到代码,一步步揭示它如何通过静态提示词模板的优化,显著降低我们赖以提升用户体验的首字延迟(Time To First Token, TTFT)。 1. 理解首字延迟(TTFT)及其在LLM应用中的关键性 在探讨预计算提示词之前,我们必须首先理解其所要解决的核心问题:首字延迟(TTFT)。 什么是首字延迟(TTFT)? TTFT指的是用户发送请求后,大型语言模型开始生成并返回第一个可识别的词元(token)所需的时间。这个时间包含了多个阶段: 网络传输延迟: 用户请求发送到LLM服务提供商(如OpenAI、Anthropic)或私有部署模型服务器的网络耗时。 请求处理与队列: 服务器接收请求后,可能需要进行认 …
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