本文探讨了提示缓存与微调在降低AI代理系统成本与延迟方面的差异及选择框架。提示缓存通过存储重复提示结果减少计算开销,适合静态文档和重复查询;微调通过LoRA等技术训练模型提升特定任务效率,适合格式一致性和个性化需求。混合策略可兼顾两者优势,实现高效架构。
2025年2月11日,Nathan Bossart提交补丁,向pg_stat_progress_vacuum和pg_stat_progress_analyze视图添加了基于成本的延迟时间。新增参数track_cost_delay_timing用于收集信息,显示vacuum因成本延迟而睡眠的时间,增强了进度监控的细节。
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