大模型在行业落地时常见的性能瓶颈有哪些？结合实践说明策略

大模型真正落地时，性能问题特别突出。常见瓶颈：推理延迟高、向量检索慢、内存占用大、API 调用贵、长文档处理慢、高并发扛不住。优化策略很实用：先做缓存，高频查询和嵌入向量存 Redis；再做模型量化、蒸馏，变小、变快；检索用分块、批量嵌入、多级召回；长对话做摘要压缩；架构上用异步、流式返回、分布式部署。比如智能客服高峰期，加缓存和批量处理，响应能快好几倍，成本也降下来，系统才扛得住真实流量。