演示本地化部署小模型通常智力水平低模型稳定性差边缘设备输出token过慢。jev模型一款垂类的决策模型区别于传统大模型该模型不能生成文本只能用于决策 但该模型响应更快稳定网络情况下通常 100300 毫秒左右。具体使用方法见https://docs.typesafe.ai/introduction本项目采用jev替代传统模型的工具路由功能为本地化小模型分担了模型使用中的决策部分。在我的电脑上测试的输出token速度为 6.4token/s本项目部署在 2000 块的红米笔记本加上工具调用决策rag检索增强生成在优化后平均一次最大200 字的回答耗时 40s左右。因为本地部署的原因加上没有写死提示词写死回答前必检索的提示词会增加耗时加上react多轮推理时间实际会超过 60s 从而导致降级回答rag检索稳定性极差通常 3 次会有 1 次检索不到。为了解决以上问题我使用了jev决策模型来替代本地化模型的决策功能jev模型的决策时间极其迅速在网络代理不稳定的情况下 6 次决策一共耗时 1.4s。。效果十分显著因为决策功能分担给了jev系统提示词就可以根据决策出来的四种不同情况写为固定流程响应耗时平均降低了 10s左右稳定性大幅提升在添加之后测试回答未出现为检索的情况。另外本项目输出采用流式输出所以在体感上会削弱速度对用户体验的影响。未来项目方向了解到有开源的决策模型laya之后会实验laya替代jev的效果。实现完全本地化部署消除网络环境的影响进一步提升回答速度。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】