要解决处理来自 Bedrock 模型的大型响应时的内存和性能问题，首先要优化接收和处理数据的方式。 不要等待整个响应加载到内存中，而是使用流式传输技术来增量处理数据。 例如，如果您的客户端是 Web 应用程序，请利用 HTTP 分块传输编码或 Fetch API 的流式读取器等框架，以较小的块处理数据。 这通过避免一次存储整个响应来降低内存压力。 同样，在服务器端应用程序（例如，Node.js）中，使用支持流式 JSON 解析的库，以避免将整个有效负载加载到内存中。 通过增量处理数据，您可以提前开始呈现或分析部分响应，从而提高感知性能并降低崩溃的风险。
接下来，最大程度地减少不必要的数据处理。大型响应通常包含冗余或未使用的字段。在 API 级别使用投影或过滤来仅请求客户端所需的数据。例如，如果 Bedrock API 允许指定响应字段（例如，通过 fields 参数），则仅包含必要的属性。在客户端，避免深度克隆或不必要的数据转换。例如，如果解析 JSON，请使用轻量级解析器（例如 JSON.parse），并使用 revivers 跳过不需要的属性，或者采用仅在需要时才处理数据的惰性求值技术。此外，考虑在传输期间压缩响应（例如，gzip）并在客户端上解压缩响应，但要确保这不会将过多的 CPU 负载转移到客户端。像 Web Workers 这样的工具可以将解压缩或解析任务卸载到后台线程，从而防止 UI 卡死。
最后，实施内存管理保障措施。 对缓存的数据使用弱引用（例如，JavaScript 的 WeakMap），以便在内存受限时允许垃圾回收。 在不再需要已处理的数据时，显式释放对已处理数据的引用。 例如，在 React 应用程序中，避免在呈现后将大型响应数据存储在组件状态中； 而是仅提取必要的值并丢弃其余的值。 使用 Chrome DevTools 的 Memory 选项卡或 Node.js 的 process.memoryUsage() 等浏览器工具来监视内存使用情况，以识别泄漏。 对响应大小设置硬性限制，例如，如果响应超过预定义的阈值（例如，10MB），则中止请求或截断数据。 如果性能仍然是一个问题，请考虑将资源密集型任务委派给后端服务，从而减少客户端负载。 定期分析您的应用程序以查明瓶颈，例如对大型数据集进行低效循环或递归操作。