一起聊 AI：每天一个实用操作
开启 AI 实操分享系列，今天分享多轮对话 KV 缓存优化，工程落地超实用。我在部署代码问答机器人时，借助基础算法拆分对话上下文，搭配深度学习文本摘要功能精简历史记录。同时开启推理优化里的前缀缓存，重复会话无需重复计算 KV 值。开发团队连续咨询同一项目代码，原先每轮都加载上万 token 历史，延迟高、成本大。优化后，高频会话缓存命中率接近 70%，单轮响应提速 2 倍，token 消耗直接减少 60%。这套方法也适用于机器学习数据集标注、智能体调试等场景，不用改动模型底层代码。
发布于 上海
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