推理引擎允许开发人员使用哪些设备用于推理? 开源推理框架

searchagent-x是由南开大学与伊利诺伊大学厄巴纳火炬中心（uiuc）的研究人员共同开发的一种高效推理框架，旨在增强基于大型语言模型（llm）的搜索代理的工作效率。该框架结合了高认知率的预测检索以及反过来核心技术——优先级决策调度与无停顿搜索，从而大幅提升了系统的吞吐量（提升幅度为1.3至3.4倍），降低了延迟（每周至不见的1/1.7至1/5），并保证了生成质量不匹配。该框架有效解决了搜索精度和延迟这两个关键效率障碍，提高了资源使用效率，为复杂AI代理的实际应用提供了重要的后续意义。

SearchAgent-X的核心功能大幅提升吞吐量：通过SearchAgent-X，系统的高效吞吐量可增加1.3至3.4倍，极大增强了处理能力。显着减少延迟延迟：被削减至原来的1/1.7至1/5，确保生成了快速反应。维持质量：在提升效率的同时，不会降低生成答案的质量，保障了系统的实用性和可靠性。灵活的交互优化：能够应对复杂的多步骤推理任务，支持检索其与推理之间的动态交互。SearchAgent-X的技术机制优先级负载调度（Priority-Aware Scheduling）：引用请求的即时情况（如已完成的检索次数、当前序列的上下文长度及请求的等待时长）动态调整请求的优先级。这种方法优先处理高价值的计算任务，减少了不必要的等待和重复计算，极大提升了KV-cache的利用率。无停顿检索（Non-Stall）检索）：监控检索结果的成熟度和LLM引擎的状态，适时提前结束检索任务。这样可以避免检索过程中不必要的消耗，确保生成过程能够及时启动，从而大大降低结果的延迟。高认知率的近似检索：采用具有高认知率的近似检索方式，防止因检索精度过高或过低而影响系统效率。合理设定检索范围，确保检索过程支持高效推理。SearchAgent-X的资源链接GitHub仓库：https：//www.php.cn/link/5c4673bce4320da5b54cf78055e59098arXiv技术论文：https：//www.php.cn/link/e521eb05eb8a2e794ac25a62e663e370SearchAgent-X的场景智能客服：快速准确解答用户疑问，提高响应速度和客户满意度。搜索引擎：提供准确的搜索结果和动态内容生成，改善用户体验。企业知识管理：高效访问内部知识库，辅助解决复杂问题的多步推理。智能问答：处理复杂的多跳问题，实现实时的人机交互。搜索支持：查找文献资料优化实验设计，加快研究进度。

以上就是SearchAgent-X—南开等机构推出的高效推理框架的详细内容，更多请关注乐哥常识网相关文章！