先用“足够好”的小模型启动，再用数据与工程化迭代，比一上来追最强大模型更快、更稳、更省钱。本文给出一套能直接落地的最小架构、提示与评估方法、成本控制清单，以及上线前的 Checklist。
1. 为什么不是一味追“大模型”
- 成本敏感：模型参数越大，请求价格/显存需求越高，很多业务并不需要“全能”。
- 延迟体验：轻量模型 + 精简上下文，响应更快，交互更顺滑。
- 可控性：小模型搜索空间小、行为更可预期，便于回归测试与灰度发布。
- 迭代效率：真正的效果来自 数据与评估闭环，而非盲目堆参数。
经验法则：从 GPT-4o-mini / Llama-3.1-8B-Instruct / Qwen2.5-7B-Instruct 等基线起步；只有当指标/体验卡住时再升级模型或引入工具增强。
2. 最小可行架构（MVA）
目标：在 1–2 周内完成一个可上线的原型，同时保留未来扩展空间。
- Client：Web/APP/CLI，首屏先渲染“骨架屏”，感知更快。
- API Gateway：鉴权、限流、观测；给每条请求打“模板版本号”便于追查。
- Orchestrator（编排）：提示版本管理、路由策略、工具调用（检索/函数调用等）。
-
Retrieval（检索）：向量库或搜索；严格控制
top-k（3–5）与片段长度。 - LLM/Small Models：首选小模型；置信度不足再“升舱”到更强模型。
- Observability：请求/响应/裁剪结果全量日志；可回放、可 AB。
落地选项
- Orchestrator：LangChain / LlamaIndex / 自研（JSON Schema 强约束输出）。
- 向量库：pgvector / SQLite + sqlite-vss / Elasticsearch。
- Embedding：
bge-m3或text-embedding-3-small。- 部署：Cloudflare Workers / Vercel + Serverless 后端。
3. 数据与提示：让模型更“听话”
3.1 数据侧三件事
- 文档清洗：去页眉页脚、目录、版权尾注；按自然段切分（200–500 字）。
- 标注小集：挑 30–100 个关键案例做“黄金集”，持续扩充。
- 输入归一化：用户输入先结构化（JSON/表格化），减少歧义。
3.2 提示工程三步走
- 角色 + 目标：一句话约束“你是谁，要达成什么”。
-
输入模板：把可变信息装入字段，保留
output_schema，便于解析与回放。 - 反例约束：列出 3–5 条常见误判，明确不该做什么。
示例（结构化提示）：
json
{
"role": "资深产品文案",
"goal": "把功能更新写成 120 字以内的发布说明",
"style": ["简洁", "具体", "避免夸张"],
"input": "{{raw_text}}",
"output_schema": { "title": "string", "summary": "string(<=120)" }
}
4. 评估与回归：比上线更重要
4.1 离线评估（LLM-as-Judge）
设定固定 审稿提示 与 裁判模型版本；维度包含：正确性(0.5)、简洁(0.2)、语气(0.3)。
输出 JSON（含评分与理由），方便统计与回归。
4.2 人工抽检与困难集
每周抽检 20–50 条；分歧样本进入“困难集”。
新版本上线前，必须通过“历史缺陷 + 困难集”回归。
4.3 在线指标
请求成功率、超时率、平均/尾延迟；
用户行为转化（点击/留存/反馈）；
命中缓存率（衡量成本优化效果）。
5. 成本与延迟控制清单
上下文裁剪：RAG 片段小而精，top-k=3–5。
多路策略：先走“便宜模型”，低置信度再升舱。
结果缓存：Key = 模板版本 + 归一化输入（Redis/KV）。
请求合并：把大量小任务批量并行（注意速率限制）。
流式输出：前端先出骨架屏，逐步填充。
Embedding 复用：同文档多场景共享向量，避免重复开销。
简单估算：多数“问答/摘要/改写”类应用，通过缓存与裁剪，单位请求费用可降 40–80%。
6. 上线前 Checklist（必过）
提示模板 带版本号，变更留档，可回滚。
有 离线回归集 与自动评估脚本。
请求/响应/裁剪结果 可追踪（能还原一次调用用了哪些片段）。
失败与降级路径明确（缓存/规则引擎/人工兜底）。
隐私合规：PII 脱敏、日志保留策略、第三方 DPA。
SLO：可用性、延迟、错误率设定，配备告警。
7. 端到端最小样例（伪代码）
python
复制代码
# 仅示意：小模型优先 + 置信度升舱 + 缓存
def answer(query):
key = cache_key(template_v="v3", q=normalize(query))
if cached := cache.get(key):
return cached
ctx = retrieve(query, top_k=4) # 精准裁剪
out1, conf1 = call_small_model(query, ctx)
if conf1 < 0.7:
out2, conf2 = call_stronger_model(query, ctx)
result = out2
else:
result = out1
cache.set(key, result, ttl=86400)
log_request(query, ctx, result, template_v="v3")
return result
8. 结语
与其盯着“参数量”，不如把注意力放在 数据、评估、工程化与成本。
小模型 + 好数据 + 有纪律的工程实践，往往更快到达产品-市场匹配（PMF）。
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