要优化 LangChain 应用的运行时性能，请重点关注三个关键领域：高效的提示工程、缓存策略和并行处理。首先，优化你的提示词，以最大限度地减少冗余或不必要的文本。例如，如果你的应用使用一个链来总结文档，确保提示词简洁，并明确指导模型避免冗长的输出。这减少了等待 API 响应的时间，并降低了 token 使用成本。此外，在按顺序处理大型数据集时，将其分块成更小的段。例如，将一个 10,000 字的文档分成 1,000 字的段落可以实现并行处理，并防止长时间运行的任务超时。
缓存是另一个关键的优化手段。LangChain 支持与 Redis 或内存缓存等工具集成，以存储重复查询。例如，如果你的应用频繁处理类似的用户请求（例如，“解释机器学习”），缓存第一个响应可以消除冗余的 API 调用。你还可以实现语义缓存，即重用语义相似查询的响应。FAISS 或向量数据库等工具可以帮助比较输入嵌入与缓存结果，从而降低延迟。这对于具有可预测或重复性用户交互的应用特别有用，例如处理常见支持问题的聊天机器人。
最后，利用异步执行和批量处理。LangChain 的异步 API 允许并发处理诸如 API 调用或数据库查找等任务。例如，如果你的应用同时处理多个用户查询，在 Python 中使用 asyncio 可以减少请求之间的空闲时间。批量处理对于嵌入生成等操作非常有效——在一个批量请求中提交 100 个文本片段，而不是发出 100 个单独的调用，可以减少网络开销。此外，在可能的情况下，选择更小、更适合特定任务的模型（例如 gpt-3.5-turbo 而不是 gpt-4），并监控速率限制以避免重试。这些步骤共同优化了资源使用并提高了吞吐量。