PythonAI算法
大模型落地应用架构模式解析与实施策略
探讨了大模型落地应用的一种分层架构模式，将系统划分为基础层、能力层、功能层和接口层。文章分析了将大模型置于基础层的原因，强调其相对固定性和通用性对成本和稳定性的影响。同时提出了从业务驱动到能力沉淀再到持续优化的迭代思路，并指出了平台建设初期可能拖累业务、推广困难及复用场景依赖等问题。最后给出了模型服务化、检索优化、Prompt 工程化及安全合规等技术实施建议，旨在帮助团队构建高效、可扩展的大模型应用系统。
探讨了大模型落地应用的一种分层架构模式，将系统划分为基础层、能力层、功能层和接口层。文章分析了将大模型置于基础层的原因，强调其相对固定性和通用性对成本和稳定性的影响。同时提出了从业务驱动到能力沉淀再到持续优化的迭代思路，并指出了平台建设初期可能拖累业务、推广困难及复用场景依赖等问题。最后给出了模型服务化、检索优化、Prompt 工程化及安全合规等技术实施建议，旨在帮助团队构建高效、可扩展的大模型应用系统。
经过对多个大模型落地项目的实践与探索，我们发现如果目标是真正的业务落地，目光不能仅局限于大模型本身的技术参数，而应放眼于整体系统的建设。本文基于实际项目经验，阐述在大模型应用中合理的系统架构定位、分层逻辑以及实施路径。
一个成熟的大模型应用系统通常采用分层设计，以确保系统的可维护性、扩展性和复用性。我们将系统模块主要分为四层：
这是所有算法能力或功能的基础，所谓'巧妇难为无米之炊'。这一层包含计算资源、存储资源以及核心的模型服务。
针对多种 NLP 能力的抽象封装，这些能力是业务无关的，但却是完成后续功能的必备部分。
产品的核心就是功能，即需要完成的具体任务。这一层将底层能力组装成具体的业务逻辑。
也称为产品层，是各个功能对外开放的接口，直接对接前端应用。
该架构符合'中台'或'平台'的概念，越往底层，能力越通用。例如数据层服务于多个应用场景，对于算法而言，数据被用作特征、训练集、测试集及在线监控。模型方面，BERT 等预训练模型与大模型共同支撑算法任务，经典模型如 TextCNN、BiLSTM-CRF 在特定场景下依然有效，但在资源充足环境下，BERT 系列和预训练模型已成为 NLP 算法的中坚力量。
为什么将大模型放在基础层，且区别于其他模型？主要基于相对固定性和通用性两个核心因素。
大模型的变化会导致上层任务随之变化。例如 Prompt 工程高度依赖模型特性。众所周知，大模型的微调成本高、风险大。虽然微调能让大模型支持更多功能，但现阶段的 Prompt 往往是对特定模型版本的过拟合。这意味着一旦大模型升级或更换，很多现有的 Prompt 可能会失效，带来严重的业务风险。 尽管可以通过监控系统控制风险，但频繁迭代仍需谨慎。因此，大模型需要保持相对稳定，版本管理需严格关注。相比之下，其他传统模型主要是框架，落地交付后，原有的模型结构或训练 Pipeline 可以独立迭代，与实际落地解耦。但在成本限制下，我们无法随意增加大模型实例，对资源有限的团队必须精打细算。
通用性是成本控制的关键。在 BERT 时代，我们可以支撑每个任务微调一个 BERT 上限处理。但到了大模型时代，在显卡等关键成本价格显著降低之前，很难支撑这种粗放的设计。我们希望大模型足够通用，让它能做尽可能多的事情。 另一方面，现代应用倾向于把大模型作为底座。通过 Prompt 等轻便方法利用大模型，复杂的任务或知识点依赖重的场景则通过外挂知识库解决。大模型终究存在更新换代慢的问题，对快速变化的知识场景无法紧跟。这要求大模型具备较高的通用性和较强的指令执行能力。
万丈高楼平地起，完整的架构不能一蹴而就，需要分阶段逐步构建。
在项目初期，什么都没有时，面临生存问题。此时业务实现的优先级最高，只有业务能带动生存。在做业务的过程中，方案设计需注重复用性和通用性，为下一阶段做准备。例如，即使当前只需一个简单的问答功能，也应预留知识库接入接口和 Prompt 管理模块。
当业务压力减小但需要拓展时，逐步沉淀抽象，形成通用的能力。注意沉淀要尽可能流畅，不能影响具体业务的落地进度。基础工作能为业务落地带来便利，至少 Baseline 能更快跑起来。如果业务需要进一步优化，在此基础上优化即可，起点更高。
大模型是基础中的基础。早期项目开始就能快速部署开源模型，通过 Prompt 产生价值。简单的原则是'先部署跑起来'。等到后续优化出现瓶颈且有足够人力和机器资源时，再进行迭代优化。实验表明，在具体业务落地场景，大模型只要本身性能达标，短板问题往往在于知识库检索质量、Prompt 编写技巧及人工评估体系。
这种平台或中台式的模式并非完美，存在以下挑战：
平台搭建初期会占用资源。资源在一定时期内是固定的，业务是根本。如果投入过多时间做基础工作，势必影响业务发展。对于许多业务而言，可用性优先级高于'好'的体验。大模型领域，'有'和'没有'差距很大，但'好'和'非常好'体验上的感受较为玄学。很多时候通过 Prompt 调整和知识库建设带来的提升，比单纯依赖大模型自身能力更明显。因此，配套建设变得尤为重要。
基础工具要想让用户用，要么具有足够明显的优势，要么有强推。像现在的大模型百花齐放，用户有选择权，倾向于物美价廉。对内推广也不容易，每个具体业务线可能都有算法团队，有能力建设自己的模型。这里涉及权力和资源的竞争，技术上确实是肥差，不容易放给平台。解决方案可能需要更高层的支持推广，或是开放共建模式。
做成可复用的工具很强，但面临的严峻问题是是否需要复用。如果我们做的事是一次性的，做完不再做，何必花精力做成通用。避免这个问题需要前瞻性，了解未来需求，能否和现在的事一起抽象出来。在做完最近的事后进行总结沉淀，是一个不错的方案。
为了支撑上述架构，建议在技术选型上遵循以下原则：
大模型的应用系统设计不仅仅是技术问题，更是组织管理和工程落地的综合考量。新事物的出现需要和人做磨合，大模型也不例外。除了调教模型，还可以通过改变人的使用方式，围绕它搭建出适合发挥的环境来实现价值最大化。未来的方向在于人机协作模式的深化，让大模型成为提升社会生产效率的工具，而非替代人类的对手。
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