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附录 B · 架构对比速查

六种方案横向对比:一眼看清成本、延迟、可控性和适用场景。 配合附录 A 的决策树使用:决策树选出方案,这里核对它的代价。


六种方案总对比

方案结构相对成本延迟可控性出处适用
纯 Prompt单次 LLM,无检索闲聊、通用生成
RAG 答疑检索 + 单次 LLM教材问答(主力)
路由 + RAG分类 → 分支检索低~中多类型答疑
单次 Function Calling检索 + 一次固定工具中~高查进度、记错题
编排 / 评估循环动态拆 / 打磨循环(你控制)中~高学情报告、文案
自主 Agent模型自主 ReAct 循环不可控⚠️真·开放任务

从上到下:越强、越贵、越难控。默认往上选,往下是不得已。


两种「阅读器 AI」架构

❌ 常见翻车架构

浏览器
  ├─ 带 API Key 调 LLM(或前端代理)
  ├─ 按 sectionId 拉两节全文
  └─ 拼进 prompt → 返回答案

问题: Key 暴露、无真检索、token 浪费、难 Eval、名不副实叫 Agent。

✅ V1 推荐架构

浏览器(阅读器 UI)

后端 BFF(Key 只在这里)
    ├─ 检索:知识库 / 向量库 / 章节索引
    ├─ 拼装:System + 检索 chunks + 用户问
    └─ 调 LLM(流式)→ 答案 + 引用章节

是 Workflow,不是 Agent —— 但可测、可管、可升级。

✅ 生产架构(加支撑层)

用户层 → 应用层(BFF)→ 编排层(路由)→ 能力层(LLM / 向量 / Tools)

                    支撑层:缓存 · 护栏 · 日志 · 成本监控 · 评估 · 降级

成本控制速查

选对档位:默认中端快速模型,难题才升级
路由升级:先便宜模型,搞不定再上贵的
缓存:   响应缓存 + 提示缓存(固定长前缀)
精简上下文:RAG 只取相关 + 历史压缩
控输出长度:输出比输入贵,别让它啰嗦
本地兜底:敏感 / 高频用本地模型闭环

安全防御速查(多层叠加)

① 训练层  RLHF 底线        (可能被越狱)
② 系统层  System Prompt     (可能被注入覆盖)
③ 输入层  护栏过滤          (可能漏)
④ 输出层  护栏过滤          (可能漏)
⑤ 执行层  沙箱 + 审批 ⭐     (最后防线,Agent 必备)

降级策略速查

故障兜底
模型超时 / 报错重试 → 备用模型 → 固定话术
检索为空「未找到,建议问老师」,不硬编
工具失败「暂时查不到」,不让模型编
成本 / 轮数超限Agent 熔断,退回 Workflow
置信度低拒答 / 转人工

第一原则:宁可说「我不知道」,也不要编。


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© 曹宇春

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