8.5 生产系统设计
核心问题： 一个生产级 LLM 系统需要哪些工程边界？
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对应的交互式版本可在 Google Colab 打开，统一使用方式见 第0章说明。
从 Demo 到生产
Demo 通常只关心“能不能回答”。生产系统还必须关心：
- 失败时怎么办
- 成本是否可控
- 数据是否合规
- 输出是否可追踪
- 模型升级是否会回归
- 高峰期是否稳定
生产化的核心不是把模型接上 API，而是把模型放进可观测、可回退、可治理的系统里。
典型架构
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用户请求
↓
鉴权 / 限流 / 审计
↓
任务路由
├─ Prompt
├─ RAG
├─ Agent
└─ 人工处理
↓
模型推理
↓
安全检查 / 格式校验
↓
日志 / 监控 / 成本统计
↓
用户响应关键工程能力
| 能力 | 作用 |
|---|---|
| 鉴权 | 防止越权访问模型、知识库和工具 |
| 限流 | 防止突发流量拖垮系统 |
| 路由 | 根据任务选择模型和方案 |
| 回退 | 主链路失败时降级到备用方案 |
| 审计 | 记录请求、工具调用和关键决策 |
| 监控 | 观察质量、延迟、成本和错误 |
上线风险
1. 幻觉
缓解方式：
- RAG 引用来源
- 高风险问题拒答
- 输出校验
- 人工审核
2. Prompt Injection
缓解方式：
- 区分用户输入和系统指令
- 检索内容只作为证据，不作为指令
- 工具调用前做权限检查
3. 成本失控
缓解方式：
- token 上限
- 请求限流
- 模型路由
- 预算告警
4. 模型升级回归
缓解方式：
- 固定回归集
- 灰度发布
- A/B 测试
- 快速回滚
上线检查清单
- [ ] 是否有业务评估集和回归集？
- [ ] 是否设置 token、延迟和成本上限？
- [ ] 是否有失败降级策略？
- [ ] 是否记录 RAG 来源和 Agent 工具调用？
- [ ] 是否有权限控制和审计日志？
- [ ] 是否定义了模型升级和回滚流程？
本节小结
- 生产级 LLM 系统必须可观测、可回退、可治理
- RAG 和 Agent 会引入额外的权限、审计和失败路径
- 成本、延迟、质量和安全需要同时监控
- 上线后必须持续用真实失败案例更新评估集
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