为了减少 RAG 系统中的感知延迟，开发人员可以实施流式传输、增量响应和并行处理。流式传输允许系统在生成部分内容后立即以块的形式发送输出，而不是等待完整响应。增量响应将答案分解为逻辑段（例如，首先是初始摘要，然后是详细信息），而并行处理重叠检索、生成和传递以最大限度地提高效率。这些策略通过提供即时反馈来保持用户的参与度，即使后端进程需要更长的时间。
例如，客户支持聊天机器人可以首先流式传输一个占位符，例如“让我研究一下……”，同时检索组件搜索知识库。 找到相关文档后，生成器会生成一个简洁的答案，并逐字流式传输。 同时，系统继续在后台处理补充细节（例如，指向支持文章的链接）。 另一种方法是确定内容的优先级：天气查询可能首先通过快速缓存数据返回“当前温度：72°F”，然后是实时生成的每小时预报。 这平衡了速度和完整性。
从技术上讲，可以使用 HTTP 分块传输编码或 FastAPI 的 StreamingResponse 等框架来实现流式传输。 对于增量响应，将答案分成几个阶段：生成器模型生成介绍性句子，而更大的模型处理详细的后续内容。 异步管道使检索和生成可以并发运行——例如，使用 Python 的 asyncio 在 LLM 开始处理第一个检索结果时获取文档。 缓存频繁的查询或预先计算部分响应（例如，常见的介绍）进一步减少了初始延迟。 通过结合这些方法，开发人员可以创建响应式体验，即使后端存在延迟。
