本地部署

在人工智能技术快速发展的今天，实时语音转文字已成为众多应用场景的核心需求，从在线会议、远程教育到智能客服、媒体生产，高效准确的语音转写能力直接影响用户体验与业务效率。然而，长期以来这一领域面临两大技术困境：一是依赖云服务的方案存在数据隐私与传输延迟问题，尤其对金融、医疗、政务等敏感行业构成合规挑战；二是本地化方案如直接使用OpenAI的Whisper模型处理…

在本地部署大语言模型的实际应用中，一个普遍存在的性能瓶颈是重复查询处理效率低下。用户常常发现，当以不同表述方式询问本质上相同的问题时（例如“怎么退款”与“如何申请退货”），模型每次都需要重新执行完整的推理流程，导致响应延迟长达数秒，严重影响了交互体验和系统资源利用率。这一问题的根源在于传统缓存机制通常基于查询字符串的字面匹配，无法识别语义层面的相似性。 针对…