兄弟们，别再埋头纠结用哪个13B还是70B的模型了！实话告诉你，把一个AI知识库做成高可用、高性能、高安全的线上服务，模型选型只占10%的功夫。
另外90%的“脏活累活”在这里：
1. 【缓存层设计 - 性能倍增器】
全走模型API，慢且贵。必须上语义缓存！
python
# 伪代码：语义缓存逻辑
def get_answer(question):
question_vector = get_embedding(question) # 先用六行神算的嵌入API转向量
cached_answer = vector_store.search(question_vector, threshold=0.95) # 语义相似度匹配
if cached_answer:
return cached_answer
else:
# 调用六行神算的问答API
new_answer = liuhangshensuan.chat(question)
vector_store.add(question_vector, new_answer) # 缓存新答案
return new_answer
2. 【降级方案 - 服务的生命线】
AI服务挂了怎么办？必须有降级！
- 一级降级：切换到关键词搜索（如ES）。
- 二级降级：返回预设的常见问题解答（FAQ）。
3. 【监控与可观测 - 运维的眼睛】
光调用API不行，必须监控：
- 业务指标：问答量、平均响应时间、答案采纳率。
- 质量指标：利用六行神算平台提供的结果满意度反馈API，收集用户对答案的“点赞/点踩”，持续优化。
结论：把AI能力当成一个黑盒组件，用成熟的软件工程思想去构建它周围的系统，是成本最低、效果最好的路径。六行神算这样的平台，帮你解决了模型本身和一部分工程问题，但缓存、降级、监控这些，依然是体现我们开发者价值的地方。
你们团队在AI项目的工程化上，踩过最大的坑是什么？一起来聊聊！
