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SpringAI大语言模型调用优化：性能提升技巧

news 2026/5/11 19:08:38

在前面的内容中，我们了解了SpringAI与大语言模型集成的相关基础信息。而在实际使用SpringAI调用大语言模型时，往往会遇到响应慢、资源消耗大等问题。这就需要我们掌握SpringAI调用大语言模型的性能优化方法，从而提升调用的性能。接下来，我们就一起深入探讨这些性能提升技巧。

核心性能优化方法

异步调用

异步调用是一种很有效的性能优化方式。在传统的同步调用中，程序会一直等待大语言模型返回结果，这期间程序无法处理其他任务，浪费了很多时间。而异步调用则允许程序在向大语言模型发送请求后，继续执行其他任务，等大语言模型处理完请求并返回结果后，再对结果进行处理。

举个例子，在一个电商客服系统中，用户可能会同时向客服机器人发送多个咨询请求。如果采用同步调用，客服机器人每次处理一个请求时都要等待大语言模型的回复，那么其他用户的请求就只能排队等待，响应速度会很慢。而使用异步调用，客服机器人可以同时处理多个用户的请求，将这些请求发送给大语言模型后，继续处理新的用户请求，等大语言模型返回结果后再回复给相应的用户，这样可以大大提高系统的响应速度和处理能力。

在SpringAI中实现异步调用，我们可以使用Spring的@Async注解。以下是一个简单的代码示例：

importorg.springframework.scheduling.annotation.Async;importorg.springframework.stereotype.Service;importjava.util.concurrent.CompletableFuture;@ServicepublicclassLLMService{@AsyncpublicCompletableFuture<String>callLLMAsync(Stringinput){// 这里是调用大语言模型的代码// 假设调用大语言模型的方法返回一个字符串结果Stringresult=callLLM(input);returnCompletableFuture.completedFuture(result);}privateStringcallLLM(Stringinput){// 实际调用大语言模型的逻辑return"LLM response for: "+input;}}

在这个示例中，callLLMAsync方法使用了@Async注解，表明这是一个异步方法。它返回一个CompletableFuture对象，代表一个异步操作的结果。当调用这个方法时，程序不会等待大语言模型返回结果，而是会立即继续执行后续代码。

缓存机制

缓存机制也是提升性能的重要手段。大语言模型的调用通常比较耗时，而且有些请求可能会重复出现。如果我们将之前的请求结果缓存起来，当再次收到相同的请求时，就可以直接从缓存中获取结果，而不需要再次调用大语言模型，这样可以节省大量的时间和资源。

比如在一个智能问答系统中，可能会有很多用户问一些常见的问题，如“如何注册账号”“商品的退换货政策是什么”等。如果每次都调用大语言模型来回答这些问题，会增加系统的负担和响应时间。而使用缓存机制，当第一个用户问了“如何注册账号”，系统调用大语言模型得到答案后，将这个答案缓存起来。当其他用户再次问同样的问题时，系统就可以直接从缓存中获取答案，快速响应用户。

在SpringAI中，我们可以使用Spring Cache来实现缓存机制。以下是一个简单的代码示例：

importorg.springframework.cache.annotation.Cacheable;importorg.springframework.stereotype.Service;@ServicepublicclassLLMService{@Cacheable("llmResults")publicStringcallLLM(Stringinput){// 实际调用大语言模型的逻辑return"LLM response for: "+input;}}

在这个示例中，callLLM方法使用了@Cacheable注解，指定了缓存的名称为llmResults。当第一次调用这个方法时，会执行实际的大语言模型调用逻辑，并将结果缓存起来。当再次调用这个方法，并且传入相同的参数时，会直接从缓存中获取结果，而不会再次执行大语言模型调用逻辑。

请求批处理

请求批处理是将多个请求合并成一个请求发送给大语言模型，这样可以减少与大语言模型的通信次数，从而提高性能。在很多场景下，我们可能会有多个独立的请求需要发送给大语言模型，如果一个一个地发送，会增加通信开销和处理时间。而将这些请求合并成一个请求发送，可以提高效率。

例如，在一个数据分析系统中，需要对多个不同的数据指标进行分析，每个指标都需要调用大语言模型来生成分析报告。如果一个指标一个指标地调用大语言模型，会浪费很多时间在通信上。而将这些指标的分析请求合并成一个请求发送给大语言模型，大语言模型可以一次性处理这些请求，然后返回所有的分析报告，这样可以大大提高分析效率。

在实现请求批处理时，我们需要对请求进行合理的组织和管理。以下是一个简单的示例代码，展示了如何将多个请求合并成一个请求：

importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;publicclassBatchRequestHandler{publicStringbatchCallLLM(List<String>inputs){// 将多个输入请求合并成一个字符串StringBuilderbatchInput=newStringBuilder();for(Stringinput:inputs){batchInput.append(input).append("\n");}// 调用大语言模型处理合并后的请求returncallLLM(batchInput.toString());}privateStringcallLLM(Stringinput){// 实际调用大语言模型的逻辑return"LLM response for batch input: "+input;}publicstaticvoidmain(String[]args){BatchRequestHandlerhandler=newBatchRequestHandler();List<String>inputs=newArrayList<>();inputs.add("请求1");inputs.add("请求2");inputs.add("请求3");Stringresult=handler.batchCallLLM(inputs);System.out.println(result);}}

在这个示例中，batchCallLLM方法将多个输入请求合并成一个字符串，然后调用大语言模型处理这个合并后的请求。这样可以减少与大语言模型的通信次数，提高性能。

实操代码示例及效果展示

下面我们通过一个完整的Spring Boot项目，结合上述的优化方法，展示性能优化的效果。

项目环境搭建

首先，创建一个Spring Boot项目，引入SpringAI和相关依赖。在pom.xml中添加以下依赖：

<dependencies><!-- SpringAI依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-core</artifactId><version>0.7.0</version></dependency><!-- Spring Cache依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId></dependency><!-- Spring异步支持依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId></dependency></dependencies>

同时，在application.properties中配置相关的大语言模型信息，例如：

spring.ai.azure.openai.api-key=your-api-key spring.ai.azure.openai.endpoint=your-endpoint

代码实现

创建一个服务类LLMOptimizedService，实现异步调用、缓存机制和请求批处理：

importorg.springframework.cache.annotation.Cacheable;importorg.springframework.scheduling.annotation.Async;importorg.springframework.stereotype.Service;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importjava.util.concurrent.CompletableFuture;@ServicepublicclassLLMOptimizedService{@AsyncpublicCompletableFuture<String>callLLMAsync(Stringinput){returnCompletableFuture.completedFuture(callLLM(input));}@Cacheable("llmResults")publicStringcallLLM(Stringinput){// 模拟调用大语言模型的耗时操作try{Thread.sleep(1000);}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}return"LLM response for: "+input;}publicStringbatchCallLLM(List<String>inputs){StringBuilderbatchInput=newStringBuilder();for(Stringinput:inputs){batchInput.append(input).append("\n");}returncallLLM(batchInput.toString());}}

创建一个控制器类LLMController，用于测试这些优化方法：

importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importjava.util.concurrent.CompletableFuture;@RestControllerpublicclassLLMController{@AutowiredprivateLLMOptimizedServicellmOptimizedService;@GetMapping("/asyncCall")publicCompletableFuture<String>asyncCall(@RequestParamStringinput){returnllmOptimizedService.callLLMAsync(input);}@GetMapping("/cacheCall")publicStringcacheCall(@RequestParamStringinput){returnllmOptimizedService.callLLM(input);}@GetMapping("/batchCall")publicStringbatchCall(@RequestParamList<String>inputs){returnllmOptimizedService.batchCallLLM(inputs);}}

性能测试

我们可以使用工具如JMeter来对优化前后的性能进行测试。在未使用优化方法时，每次调用大语言模型都需要等待1秒（模拟耗时操作）。而使用异步调用后，程序可以在等待大语言模型返回结果的同时处理其他任务；使用缓存机制后，相同的请求可以直接从缓存中获取结果，无需再次调用大语言模型；使用请求批处理后，多个请求合并成一个请求，减少了通信开销。

通过性能测试，我们可以明显看到，使用这些优化方法后，系统的响应速度和处理能力都得到了显著提升，解决了大语言模型调用过程中出现的响应慢、资源消耗大等问题。