网络延迟通过为每个请求和响应增加延迟，从而影响依赖远程向量存储或 LLM API 的应用程序。当服务托管在云端时，每次交互——例如查询向量数据库或生成文本——都需要数据通过互联网传输。此往返时间可能会因物理距离、网络拥塞或服务器负载而异。例如，位于不同区域的向量存储可能需要 100 毫秒才能返回搜索结果，而 LLM API 可能会增加 300 毫秒的处理时间。当应用程序进行多个顺序调用时，这些延迟会加剧，从而导致明显的滞后。在聊天机器人或搜索引擎等实时系统中，即使是微小的延迟也会降低用户体验，从而使延迟成为影响性能的关键因素。
为了在评估期间缓解延迟，开发人员应模拟实际的网络条件。诸如 Docker 或基于云的测试环境之类的工具可以复制生产设置的距离和带宽限制。例如，通过人工延迟运行负载测试（例如，使用 Linux 的 tc 命令来增加延迟）有助于识别瓶颈。此外，批量处理请求或缓存频繁查询可以减少往返次数。如果应用程序在向量存储中搜索诸如“天气预报”之类的常用术语，则在本地预先存储结果可以避免冗余的远程调用。在评估期间，除了准确性之外，还要跟踪诸如首字节时间 (TTFB) 和端到端延迟之类的指标，以确保衡量权衡。跨区域（例如，美国东部与亚太地区）进行测试也会突出显示地域依赖性。
在生产环境中，优化网络使用率是关键。使用连接池和保持活动会话，以最大限度地减少 TCP 握手开销。对于 LLM，以增量方式流式传输响应，以便用户在等待时看到部分输出——聊天机器人可以在生成文本时显示“正在输入”指示符。为向量存储部署边缘缓存或内容分发网络 (CDN) 可以减少与距离相关的延迟。例如，将嵌入存储在靠近用户的 CDN 中可以缩短下载时间。诸如对非紧急 LLM 任务进行排队之类的异步处理可以防止阻塞关键工作流。最后，选择用户群附近有区域的云提供商，并通过 Cloudflare Radar 或 AWS CloudWatch 等工具监视延迟。结合这些策略，可以确保远程服务贡献的延迟最小，同时保持可伸缩性。
