AI技术架构设计和模型选型及评估

What（是什么）

“AI技术架构设计和模型选型及评估”是 PoC 阶段的核心技术实践。在明确了PoC需要处理的上下文、知识和数据之后，此实践旨在回答“我们具体要如何搭建系统、选用哪个大脑”的问题。它包含两大任务：

1. AI技术架构设计：使用“AI产品架构框架” 作为指导，规划AI应用的各个技术组件（如数据接入、知识库、RAG管道、Agent引擎、应用接口等）及其交互方式，产出“AI技术架构图”。
2. 模型选型及评估：通过“模型选型清单”，对市面上或企业内部的多种大模型进行系统性比较，选出最适合当前PoC场景的模型，并给出初步的“性能评估结论”。

这项工作的质量直接决定了PoC的实现效率、成本和最终的技术验证效果。

When（什么时候做）

• 在完成“场景-知识-数据”的详细梳理之后：前序的清单是进行技术架构设计和模型选型的直接输入。
• 在编写任何PoC代码之前：架构先行，避免在错误的技术路径上浪费开发资源。
• 当需要评估PoC的技术成本和资源需求时：架构和模型的选择直接决定了算力、API调用等核心成本。

How（怎么做）

第一步：技术设计启动

1. 召集技术核心：由 负责角色 AI应用架构师/TL 主导，与协助的 AI团队成员/DS 召开技术设计会议。
2. 明确设计目标：重温PoC的核心验证目标，确保技术设计聚焦于验证关键假设，避免过度设计。

第二步：进行AI技术架构设计

1. 选择架构模式：根据场景需求，确定核心的AI架构模式。例如，是基于检索增强生成（RAG）、微调（Fine-tuning），还是更复杂的智能体（Agent）架构？
2. 绘制组件与数据流：在白板或绘图工具上，画出系统的主要组件（如用户接口、业务后端、向量数据库、LLM服务等）和数据在它们之间的流转路径。
3. 明确接口和协议：定义各组件之间的交互方式和数据格式。
4. 产出架构图：将设计结果固化为一份清晰的 AI技术架构图。

第三步：系统性模型选型与评估

1. 列出候选模型：基于场景需求（如代码能力、多语言能力、上下文长度等），列出几个候选的基础模型（例如GPT-4o, Claude 3 Opus, Llama3, 公司内部模型等）。
2. 使用模型选型清单进行评估：从多个维度对候选模型进行打分和比较：
   • 性能效果：在相关基准测试（Benchmark）上的表现，以及针对PoC场景的小样本“桌面测试”结果。
   • 成本：API调用的Token价格，或私有化部署的硬件和维护成本。
   • 速度：模型的响应延迟（Latency）和吞吐量（Throughput）。
   • 合规与安全：模型的数据隐私政策，是否支持私有化部署。
   • 生态与工具链：模型的API易用性、社区支持和配套工具的成熟度。
3. 产出选型方案与评估结论：基于评估结果，确定PoC阶段要使用的模型，并阐明选择理由，形成“模型选型方案” 和“性能评估结论”。

第四步：技术方案评审

1. 内部评审：AI应用架构师/TL 向包括产品经理在内的项目核心成员介绍技术方案，确保技术设计未偏离业务目标。
2. 文档归档：将最终确认的架构图和选型报告进行归档，作为后续开发工作的指导。

实践Tips

✅ 最佳实践

• 从简开始：PoC阶段的架构应尽可能简单，优先选择最直接的路径验证核心假设。例如，先用简单的RAG，而非复杂的Agent。
• 成本意识：在模型选型时，要将成本作为一个核心考量因素，特别是在未来可能规模化应用的场景。
• 解耦设计：将模型服务、知识库等关键组件解耦，设计成可替换的模块，便于未来升级或更换模型。
• “好”是相对的：不存在“最好”的模型，只有“最适合当前场景”的模型。选型过程重在权衡取舍。

⚠️ 常见陷阱

• 为技术而技术：设计了一个过于复杂、炫技的架构，远超PoC阶段的需求。
• “唯性能论”：只根据模型在某个排行榜上的性能得分做决定，忽略了成本、速度和合规性等同样重要的现实因素。
• 缺乏线下评估：在未用真实场景的少量数据进行初步测试的情况下，盲目选择并集成一个模型。
• 锁定单一模型：技术架构与某个特定的模型或厂商API深度绑定，失去了未来的灵活性。

📋 输出物清单

• Ai 技术架构图
• 模型选型方案
• 性能评估结论

相关工具

[待完善]

• RAG架构设计模板 (C4 Model)
• 大模型选型评估矩阵 (Excel)

案例参考

成功案例：某电商平台的商品评论摘要PoC

背景：验证AI能否自动为每个商品的上千条评论生成一段简洁的摘要。 设计过程：

• 架构：设计了简单的RAG架构：从商品库获取所有评论文本 -> Embedding后存入向量数据库 -> 用户请求时，检索最相关的评论片段 -> 拼接后作为上下文送给LLM生成摘要。
• 模型选型：对比了模型A（性能高，价格贵）和模型B（性能中等，价格便宜）。通过小样本测试发现，对于摘要这种创造性要求不高的任务，模型B的效果已足够满足业务需求，而成本仅为模型A的20%。 结果：团队选择了模型B和简单的RAG架构，快速完成了PoC，并以极低的成本验证了方案的可行性。

经验教训：某企业的内部知识问答机器人PoC

问题：技术团队在选型时，仅凭某模型在通用问答排行榜上名列第一，就决定采用它，并围绕其特性设计了复杂的架构。 结果：在PoC开发中才发现，该模型虽然通用知识很强，但对于企业内部专业术语的理解能力很差，且其API延迟很高，无法满足实时问答的要求，导致PoC体验不佳，项目不得不重新进行模型选型。 启示：模型选型必须结合具体场景进行针对性的评估。通用榜单的排名只能作为参考，不能作为决策的唯一依据。