‘Batch Inference’ 优化：利用 RunnableBatch 实现跨模型供应商的并行请求合并 随着人工智能技术，特别是大型语言模型（LLM）的飞速发展，越来越多的企业和开发者开始将LLM集成到他们的应用中。然而，与这些强大模型交互时，效率和成本始终是核心考量。面对高并发、多用户请求的场景，以及需要整合来自不同供应商的模型服务时，如何有效优化推理性能，降低运营成本，并提高系统吞吐量，成为了一个迫切需要解决的问题。 今天，我们将深入探讨一种强大的优化策略：批量推理（Batch Inference），并重点介绍 LangChain 框架中一个专门为此设计的组件——RunnableBatch。我们将从基础概念出发，逐步深入到其工作原理、实际应用场景，特别是如何利用它实现跨模型供应商的并行请求合并，最终提升我们应用的整体性能和可扩展性。 一、批量推理（Batch Inference）的基石：为什么我们需要它？ 在分布式系统和微服务架构中，每一次对外部服务的调用都伴随着一定的固定开销：网络握手、协议协商、数据序列化/反序列化、API 鉴权等等。对于LLM调用而 …
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