你有没有试过在没有说明书的情况下组装宜家家具？那种手忙脚乱却又充满期待的感觉，和设计大语言模型（LLM）系统时如出一辙。如果没有一个清晰的计划，很容易陷入混乱。我曾经也一头扎进去，满心期待却又手足无措，被网上那些复杂的架构图搞得晕头转向。于是，我坐下来，把它们都梳理了一遍。今天，我就把这份“梳理心得”分享给你，希望能帮你少走些弯路。

你将在这份指南中学到什么

这份指南可不只是教你把大语言模型简单地连到一个输入框，而是带你深入系统设计的思维，教你如何打造一个可扩展、能在生产环境中稳定运行的人工智能应用。接下来的内容，都是干货：

• 大语言模型系统究竟是什么？

• 核心组件有哪些？

• 如何部署与扩展？

• 带检索的生成（RAG）到底值不值得追？

• 如何设置保障措施、监控和防护网？

• 怎样从原型迈向生产？

大语言模型系统究竟是什么？

如果把大语言模型比作大脑，那么一个真正智能的系统就是一个完整的人。它不仅能思考，还能记住事情、做出决策、检查自己的工作，还能根据不同的场景灵活调整。要构建这样的系统，光有模型可不行，还得给它配上一套“黄金搭档”的支持系统。

我们来逐一剖析这些“黄金搭档”：

检索器（Retrievers）：大语言模型虽然知识渊博，但它可不是搜索引擎，没法实时获取最新的信息。这时候，检索器就派上用场了。它能通过语义搜索（通常借助 Pinecone、Weaviate、FAISS 或 Qdrant 这样的向量数据库）从你的文档、知识库、维基百科、数据库或 API 中找到最相关的资料，然后把这些资料注入到提示词里，再一起送给大语言模型。就好比给模型配了个“小助手”，在模型回答问题之前，先帮它把相关资料查一遍。

记忆模块（Memory modules）：大多数大语言模型天生就是“健忘”的，它们默认不记得几分钟前发生的事。但用户可不希望跟一个“没记忆”的系统交流。他们期待系统能记住自己的名字、目标、之前的问题，甚至是对话中提到的内容。

记忆模块就有两种：

• 短期记忆：就像聊天时的“记忆窗口”，能记住最近几轮对话的内容，通常通过上下文窗口或缓存来管理。

• 长期记忆：则是把用户的一些持久性信息，比如偏好、历史对话等，存储在数据库里，或者把它们总结成向量嵌入，需要的时候再调出来。

评估器（Evaluators）：大语言模型有时候会“自信过头”，即使输出的内容是错的、有害的，或者完全不搭边，它也毫不含糊地往外蹦。所以在生产环境中，我们不能完全信任它的输出。这时候，评估器就出场了。这些评估器可以是专门的子系统，比如另一个大语言模型或者分类器，它们的作用就是检查模型的输出是否符合我们的质量标准。

评估器可以在：

• 响应之前：过滤提示输入或者检索到的文档；

• 响应之后：对输出内容进行审核或者重新排序；

• A/B 测试流程中：比较不同候选生成内容的好坏。

协调器（Orchestrators）：大语言模型的本事可不少，总结、生成代码、搜索、规划、调用工具……样样都能来一手。可这么多功能，到底什么时候该用哪一个呢？这就得靠协调器来指挥了。它就像是人工智能交响乐团的“指挥家”，根据不同的场景和需求，决定模型在什么时候该做什么。