主要观点总结
本文分享了开发者提高大模型响应性能的四个实用方法。这些方法包括：通过优化prompt来约束输出结构，减少输出token数量；分解任务，大小尺寸模型分工；流输出，截取信息异步/并发处理；提前约定，以短代号映射长结果。文章还结合通义千问和LangChain技术构建高效的对话模型，可应用于聊天机器人、智能客服和社交媒体等多种场景。
关键观点总结
关键观点1: 优化prompt约束输出结构
通过仔细考虑大模型输出的数据结构，在prompt里加以约束与few shot，让它输出核心必要的字符，减少冗余信息的输出，来提高大模型的响应性能。
关键观点2: 分解任务大小尺寸模型分工
在需要大模型完成多个任务、输出多种内容时，可以考虑合理分解任务，让大小尺寸模型分工实现，提高响应性能。
关键观点3: 流输出截取信息异步/并发处理
让大模型的流式输出结合其他自定义逻辑转换成另一种流式输出返回给用户，通过异步/并发手段提高响应速度和用户体验。
关键观点4: 提前约定以短代号映射长结果
在prompt中提供若干个候选集，基于约束让大模型从候选集中选择结果，通过提前约定好数据结构和代号来减少动态解析的开销，提高数据交换和存储的效率。
关键观点5: 结合通义千问和LangChain技术构建高效对话模型
该模型基于自然语言处理技术提升语义理解和用户交互体验，广泛应用于聊天机器人、智能客服和社交媒体等多种场景。
文章预览
阿里妹导读 本文基于实际场景，分享了作为开发者提高大模型响应性能的四个实用方法。 一、背景 1.1 序言 大模型的响应速度（首包和全文），直接影响用户使用体验。现阶段来看，想要有较高的响应性能，我们可以选择小尺寸模型，但意味着复杂场景下效果得不到保障；可以让大模型“吐”更少的字，但意味着不能完成更多的任务。对于大模型来说， 速度、效果、功能 似乎是一个“不可能三角”。 本文主要分享我在实现大模型场景过程中，对于任务型应用，在保证一定效果的前提下，站在开发者角度如何提升响应速度和完成更多任务的几个思路。 任务型应用 ，主要指帮助用户完成特定任务，例如预约餐馆、预定机票、给出规划等，与用户的交互大多是结构化的，我们通常要求它输出结构化数据以便进行下一步处理。相应地， 生成式对话应
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