一、技术背景与核心挑战 在智能客服领域，传统LLM（大语言模型）问答系统普遍采用”完整输入-完整输出”的批处理模式，这种模式在处理长文本或实时交互场景时存在显著缺陷：用户需等待模型完整生成回答后才能获取信……
引言：智能客服的进化与流式推理的必要性 随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，智能客服系统已成为企业提升服务效率、降低人力成本的重要工具。然而，传统基于大型语言模型（LLM）的智能客服系统在处理长文本……
一、流式推理：智能客服交互的革新范式 传统LLM问答系统采用”全量输入-全量输出”模式，在智能客服场景中存在两大痛点：其一，用户输入超长文本时（如投诉工单描述），传统系统需等待完整输入后再生成回答，导致首……
StreamingLLM问答系统实现：基于流式推理的智能客服案例 一、流式推理的技术背景与行业价值 在智能客服领域，传统问答系统面临两大核心痛点：一是长文本处理时的高延迟问题，二是多轮对话中的上下文碎片化。流式推……
StreamingLLM问答系统实现：基于流式推理的智能客服案例 一、技术背景与行业痛点 在智能客服领域，传统LLM问答系统面临两大核心挑战：其一，长文本生成时的延迟问题导致用户体验断层；其二，固定批次推理模式无法……
