AI应用开发之 Planning Review 方案评审

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还没写代码之前就开始审:

• 需求能不能做

• 技术方案怎么设计

• 接口怎么定义

• RAG/Agent/大模型流程怎么跑

• 性能、并发、异常、报错、日志、追踪怎么处理

• 上线风险、依赖、排期

一句话:定方案、定架构、定流程,防止写完代码才发现设计错了。

完整流程⬇️:

  1. 产品出需求文档

比如:做一个企业内部知识库问答机器人。

  1. 开发写技术方案文档

内容一般包括:

• 整体架构图(前端→后端→RAG→大模型)

• 数据流:用户提问→向量检索→Prompt组装→LLM→返回

• 用到的模型、向量库、知识库格式

• 接口定义(入参、出参)

• 异常情况:超时、检索无结果、大模型报错怎么兜底

• 日志 & 链路追踪设计(TraceID 怎么透传)

• Prompt 管理方案(放配置中心还是 Langfuse)

• 性能预估、并发量、缓存策略

• 上线风险、回滚方案

  1. 拉评审会:产品+后端+AI开发+架构师一起过

大家会疯狂问你这些问题(面试也常问):

• 失败重试怎么做?

• 大模型超时怎么处理?

• 检索到垃圾文档怎么办?

• Prompt 后续要改难道还要发版吗?

• 线上出问题怎么追查链路?

• 多租户、权限怎么隔离?

• Token 成本会不会失控?

  1. 评审通过才允许开工写代码

方案没过,不准写代码