arXiv cs.AI精选81

PACE:面向感知延迟的级联服务路由与填充控制,实现高 QoE 的检索增强对话服务

PACE: Perceived-Latency-Aware Cascading Service Routing and Filler Control for QoE-Efficient Retrieval-Augmented Dialogue Serving

· 34天前

精选理由

深度 94 / 可操作性 88,来自 arXiv cs.AI。

AI 摘要

我们提出了 PACE,这是一种面向检索增强对话服务的框架,将感知首次响应时间(Perceived Time-to-First-Response,PTFR)形式化为 QoE 目标,并在质量和成本约束下将其最小化。不同于以往关于级联路由、语义缓存或自适应检索的研究,PACE 联合控制由哪种答案源生成响应,以及如何填充等待窗口。该框架部署于一项人形机器人销售服务中,结合了三种机制:负载自适应级联路由器、联合路径填充控制器,以及感知波动性的缓存准入机制。在 75k 个 CarQA 请求上,该级联方案将纯 LLM 在 P95 下的 PTFR 减半(c16 下为 0.29 秒,相比之下为 0.53 秒)。自适应控制器将 P95 降至 0.41 秒,在高负载且质量相当的情况下,性能优于 RAG 2.4 倍。填充控制器在零冲突的情况下减少了 94% 的调用。感知波动性的准入机制将过时答案的比例从 86% 降至 0%。门控规则确保控制器的表现不会差于基线,其暴露风险被限制在一个保持周期以内。这是首次对已部署服务中的填充答案冲突风险进行量化。

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