静态资源就近交付
对页面脚本、样式和公开图片配置缓存,使用版本化路径管理更新。带权限的附件与私有文件另行验证鉴权和缓存行为。
围绕 AI 应用的页面资源、业务 API 与流式响应,分别规划缓存、访问链路和连接策略,让用户更顺畅地开始和完成一次交互。
AI 应用既有可复用的静态资源,也有依赖用户身份与上下文的动态响应。等待可能发生在网络、检索、排队或模型生成阶段,需要先拆分耗时,再为不同路径制定策略。
对页面脚本、样式和公开图片配置缓存,使用版本化路径管理更新。带权限的附件与私有文件另行验证鉴权和缓存行为。
问答、会话历史和用户任务结果按动态接口处理,结合响应头及边缘规则禁用共享缓存,防止不同用户读取同一份私有结果。
使用 SSE 的接口需核对代理缓冲、空闲超时与连接行为,检查首段输出能否及时到达、后续内容是否持续返回,并验证中途取消。
将页面加载、连接、业务处理、检索、模型排队和生成耗时分开观察。访问加速改善网络路径,模型计算和队列瓶颈需由应用与算力层处理。
区分可安全重试的读取和会创建任务的请求,采用任务标识与幂等机制,避免连接中断后重复生成或重复扣减业务用量。
从主要用户地区比较首段响应、完整结果、断流和错误率,并测试缓存更新与源站异常时的表现。
列出资源域名、问答与上传接口、SSE 或 WebSocket 用法,记录用户地区及当前耗时基线。
配置 HTTPS 与静态缓存,核对动态接口、流式连接、请求大小和超时要求,验证鉴权与取消行为。
先接入部分访问流量,对比延迟、错误和源站负载,保留原入口及解析回退方案。
持续关注页面加载、端到端首 Token 延迟、流式完成率、重连比例和源站负载,结合应用侧指标定位剩余瓶颈。
网络和资源交付可以优化,但模型执行、检索和排队仍由后端决定。应分别测量网络等待与生成耗时;模型侧瓶颈需要调整推理资源、上下文或调度。
应先提供实际接口和最长交互时长,核对所选服务的流式转发、缓冲与超时支持。上线前验证逐段输出、空闲连接、取消和重连;WebSocket 支持不等于已经验证 SSE。
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