大模型项目最常见的翻车方式不是“做不出来”，而是：
PoC 演示很强，上线效果不稳、成本不可控、问题不可定位。
这篇给你一套工程化路线图：从 PoC 到生产，拆成 7 步，每一步都写清楚交付物和验收标准，并补一个“最小评测脚手架”，让你能持续迭代而不是靠感觉。
0）先统一一个概念：PoC 的目标不是演示，是可复制交付
你可以用一句话判断 PoC 是否成功：
PoC 成功 = 在代表性任务上可复现地达到目标，并能说清楚成本、风险、边界与兜底。
1）第 1 步：定义成功指标（Success Metrics）
交付物
- 代表性任务集（10–30条起步）
- 质量指标（正确性/引用质量/格式）
- 线上指标（失败率/延迟/成本/人工兜底率）
验收标准（示例）
- 离线通过率 ≥ X%（按场景分层）
- 平均延迟 ≤ X 秒、峰值 ≤ Y 秒
- 日成本上限 ≤ Y（先写上限再谈优化）
2）第 2 步：选形态与链路（Chat / RAG / Agent）
一句话：
- 要内容 → Chat
- 要证据 → RAG
- 要动作 → Agent（并补护栏）
链路图建议至少画到“兜底”：
User -> 预处理 -> LLM/RAG/Agent -> 后处理 -> 输出
│
└-> 失败/不确定 -> 兜底（转人工/拒答/返回引用）
3）第 3 步：做一个接入层（避免业务代码写死）
建议最小交付：
llm_client.py：统一入口（超时/重试/日志/缓存）prompts.py：提示词模板与版本
示意（OpenAI 兼容写法，参数以你所用服务为准）：
from openai import OpenAI
class LLMClient:
def __init__(self, api_key: str, base_url: str, model: str):
self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
self.model = model
def chat(self, messages):
resp = self.client.chat.completions.create(
model=self.model,
messages=messages,
)
return resp.choices[0].message.content
4）第 4 步：最小评测体系（没有评测就没有迭代）
RAG/Agent 很容易“越改越玄学”，根因是缺评测。
交付物
eval_cases.jsonl：样例集（至少 30–100 条）eval_runner.py：跑评测、输出报告（最小可用）- 失败归因字段：检索错/生成错/数据错/格式错
最小评测脚手架（示意）
import json
def load_cases(path: str):
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
yield json.loads(line)
def score(pred: str, expected: str) -> int:
# 最小做法：先人工；或做简单规则（包含关键点/格式）
return 1 if expected in pred else 0
def run_eval(cases, infer):
total, ok = 0, 0
for c in cases:
pred = infer(c["input"])
ok += score(pred, c["expected"])
total += 1
return ok, total
RAG 建议加一层“检索评测”：Top-k 是否命中正确资料。检索不命中，生成再强也会瞎编。
5）第 5 步：线上可观测（能回答三件事：哪里慢、哪里贵、哪里错）
最小日志字段建议：
- request_id / scene / model / latency_ms
- prompt_tokens / completion_tokens / total_tokens
- error_code / retries / cache_hit -（RAG）top_k / hit_docs / rerank_used -（Agent）steps / tool_calls / tool_latency
验收标准：
- 任意一次失败都能定位（链路与原因）
- 成本与延迟有可视化看板
6）第 6 步：安全护栏（Agent 必做）
最小交付：
- 工具白名单 + 参数校验
- 关键动作二次确认
- 审计日志可回放
7）第 7 步：灰度上线与持续迭代（把失败样本变资产）
交付建议：
- 灰度策略（按人群/流量/场景）
- 线上失败样本回收 → 加入评测集 → 下一轮迭代
- 降级/回滚（模型不可用、成本超限、失败率升高）
生产就绪 Checklist（上线前必过）
- 指标明确 + 边界明确
- 评测集 + 回归测试
- 线上日志/指标
- 超时/重试/限流/缓存
- 降级/兜底/回滚
- 权限最小化 + 审计 + 关键动作确认（如涉及工具）
资源区
如果你们要做多模型对比/评测，实践里常见做法是用 OpenAI 兼容接入方式把入口统一起来（多数情况下只改 base_url 与 api_key）。
我自己用的是大模型聚合平台 147ai 官网（参数以其文档与控制台为准）。
