Kouchou AI项目中的OpenAI API并行执行优化方案

Kouchou AI项目中的OpenAI API并行执行优化方案

在Kouchou AI项目中，后端处理报告生成时需要进行大量的数据提取操作，这些操作通过并行调用OpenAI API来实现。当前的实现方案存在一个可以优化的关键点：并行执行数量被硬编码为固定值30，这可能导致无法充分利用不同OpenAI账户级别的API调用能力。

当前实现分析

在现有架构中，报告生成服务通过report_launcher.py模块处理并行请求。系统默认配置了30个worker线程同时向OpenAI API发起请求，这种设计虽然能够提高处理效率，但存在以下局限性：

1. 无法适应不同OpenAI账户的API调用配额差异
2. 无法根据实际服务器资源情况动态调整
3. 缺乏灵活性，无法针对特定场景进行优化

优化方案设计

为了提升系统的灵活性和资源利用率，我们提出以下优化方案：

管理界面增强

在系统管理界面中增加并行执行数的配置选项，位于报告生成的详细设置部分。主要设计考虑包括：

• 默认值保持为30，确保与现有系统行为一致
• 提供合理的数值范围限制（如1-100）
• 增加说明文字，指导管理员根据实际OpenAI账户级别设置

后端实现调整

后端服务需要做以下修改：

1. 在报告配置数据模型中新增worker_num字段
2. 修改报告启动逻辑，使用配置的worker数而非固定值
3. 添加输入验证，确保数值在合理范围内

技术实现细节

在具体实现上，需要注意以下技术点：

1. 线程池管理：使用动态线程池而非固定大小，根据配置值调整
2. 错误处理：增加对API调用速率限制的监控和自动降级机制
3. 性能监控：记录实际执行时间，为后续优化提供数据支持

预期收益

实施此优化后，系统将获得以下优势：

1. 资源利用率提升：高规格OpenAI账户可以配置更多worker，加快处理速度
2. 成本控制能力：对于受限账户，可以减少worker数避免超额调用
3. 系统灵活性增强：可以根据服务器负载情况动态调整配置

实施建议

在实际部署时，建议采取分阶段实施策略：

1. 首先在测试环境验证功能正确性
2. 收集不同worker数下的性能数据
3. 根据实际使用情况提供配置建议值
4. 考虑未来增加自动调整功能，根据历史数据动态优化

这个优化方案将显著提升Kouchou AI系统在处理大规模报告生成时的效率和灵活性，同时为未来的性能调优奠定基础。