大模型如何高效处理海量数据
news2026/4/28 22:23:35
LLM 面对「上万条、更大时一般怎么处理目录LLM 面对「上万条、更大时一般怎么处理1. 当前 `11TianMaoVoc` 实际在做什么2. 「上万条」量级：多数情况还能扛，但要注意什么3. 「更大」（例如几十万～百万行）：会撞到什么4. 工业上常见的处理方式（与当前代码的关系）5. 小结一句1. 当前11TianMaoVoc实际在做什么读 CSV：_load_csv_rows里是一次list(reader)，整表进内存（见data_stats.py中读入逻辑）。统计：build_data_stats对rows做单次遍历，在内存里做 Counter / defaultdict 聚合，时间复杂度大致O(行数 × 每行维度列处理量)，CPU 往往还能扛较大行数。给大模型：stats_to_prompt_block会把DataStatsResult序列化成一大段 JSON，再叠上weighted_hierarchy_table_md等；pipeline里还有_trunc截断需求/初稿等，但统计 JSON 本身没有按行数截断。因此瓶颈通常不是「算得慢」，而是：内存：整表list(rows)+ 每行「具体原因」等长文本。
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