提示系统批量处理治理：3个方案提升吞吐量

提示系统批量处理治理：3个方案提升吞吐量——从架构到落地的全方位实践指南

引言

痛点引入：当提示系统遇上批量处理的“吞吐量困境”

在AI大模型应用爆发的当下，提示系统（Prompt System）已成为连接用户需求与模型能力的核心枢纽。无论是智能客服的批量话术生成、企业级文档批量摘要、还是多模态内容的批量创作，“批量处理” 都成为提示系统的核心场景。然而，当业务规模从“单条提示”走向“百万级批量任务”时，几乎所有团队都会撞上同一个“硬骨头”——吞吐量不足。

某电商平台在618大促前的商品描述生成项目中，需要基于500万SKU信息批量生成营销文案。初期采用“单线程顺序调用大模型API”的方式，单条提示平均处理耗时2秒，按此速度需耗时约1157小时（近48天），完全无法满足大促周期要求；某金融机构的合规文档审核系统，每日需处理10万份合同的条款提取，因提示系统吞吐量不足，导致审核队列积压，合规风险陡增；某内容平台的UGC内容安全检测，在用户投稿高峰期（如节假日），提示系统因无法及时处理批量检测任务，出现内容延迟上架甚至漏检问题……

这些真实案例暴露出批量处理场景下提示系统的典型瓶颈：

• 处理速度慢：串行执行导致任务排队，耗时随任务量线性增长；
• 资源利用率低：GPU/CPU资源 idle 与过载并存，算力浪费严重；
• 并发瓶颈：单节点/单队列无法支撑高并发任务，