优化 LangChain 性能需要关注高效的提示词设计、智能的模型选择以及减少不必要的处理。首先，设计精确的提示词，清晰地定义任务和预期的输出格式。例如，不要使用像“总结这段文本”这样模糊的指令，而要使用结构化的提示词，例如“生成一个 3 句话的摘要，重点关注关键技术概念”。这减少了歧义，并有助于语言模型更快地产生相关的响应。此外，为您的使用案例选择合适的模型大小——像 GPT-3.5-turbo 这样较小的模型可以高效地处理许多任务，而将像 GPT-4 这样较大的模型保留用于复杂的推理。始终测试不同的模型，以平衡特定应用程序的成本、速度和准确性。
缓存和内存管理对于减少冗余计算至关重要。 LangChain 支持重复查询的缓存机制，例如使用 SQLite 或 Redis 来存储常见响应。例如，如果您的应用程序经常处理类似的用户查询（例如，“纽约的天气如何？”），缓存这些结果可以避免冗余的 API 调用。此外，限制存储在内存中的对话历史记录的大小。对于聊天机器人，修剪较旧的消息，同时保留必要的上下文——例如，仅保留最近的五次交流，而不是整个聊天历史记录。这减少了每次请求的 token 计数，从而缩短了处理时间和成本，尤其是在使用基于 token 的定价模型时。
利用并行处理和批处理操作来最大限度地提高吞吐量。对非顺序任务使用异步 API 调用，例如同时处理多个独立的用户请求。对于像分析数百个文档这样的批处理作业，将操作分组为 10-20 个项目的批次，以最大限度地减少往返延迟。实施带有重试和指数退避的错误处理，以管理 API 速率限制或瞬时故障。例如，如果模型 API 返回速率限制错误，则暂停 2 秒，然后暂停 4 秒，依此类推，然后再重试。最后，使用 LangSmith 等工具监控性能，以跟踪延迟、token 使用情况和错误率，从而使您能够系统地识别和解决瓶颈。