vLLMの疎アテンション（Sparse Attention）を活用し、長文脈RAGの推論レイテンシを削減する方法を解説。32K〜128Kトークンの推論でTTFTを最大90%削減する仕組みと、FlexPrefillやSparseServe等のフレームワーク比較を紹介する。
vLLM疎アテンションで長文脈RAGのTTFTを最大9倍削減する実装ガイド
編集メモ: vLLMの疎アテンション実装により、長文脈RAGにおける初回トークン生成時間（TTFT）を大幅に短縮し、リアルタイム性が求められる推論環境のUX向上とコスト効率化を実現できます。