生产级大语言模型平台系统设计：多期落地方案与实践

背景与目标

随着大语言模型在企业内的应用场景不断扩展，单一模型服务或简单的 API + 网关 架构已经难以满足生产环境下的多租户管理、资源隔离、安全合规、可观测性以及快速迭代等要求。企业需要一套生产级别的大语言模型平台系统，以平台化的方式统一承载模型推理、Agent 编排、MCP 工具生态及 RAG 检索能力。

本文面向有一定 DevOps/平台工程基础的读者，设计一套可生产落地的大语言模型平台，从整体架构到关键模块拆解，涵盖：

• 模型部署与运行时管理
• 多集群 / 多云资源管理与调度
• 监控、日志、链路追踪与容量管理
• 安全与访问控制
• RAG 平台
• Agent 平台
• MCP（Model Context Protocol）生态集成
• 平台运维与发布管理

并按照优先级划分为多期落地路线，便于企业按阶段实施。

本文更偏向平台架构设计与关键实现要点，不绑定某个具体云厂商，可结合 Kubernetes、Service Mesh、向量数据库等基础设施实施。

多期落地规划概览

为了降低一次性建设的复杂度，建议将大模型平台拆分为多期，逐步演进：

• 一期（核心推理与基础运维能力，必须上线）
  • 核心推理服务（单/多模型）
  • 模型镜像与模型仓库管理
  • API 网关与统一鉴权
  • 基础监控（CPU/GPU、内存、QPS、延迟、错误率）
  • 基础日志采集
  • 灰度发布与限流熔断
• 二期（RAG + 向量检索 + 观测性完善）
  • 通用 RAG 服务层（检索、重写、召回、重排）
  • 向量数据库与多数据源接入
  • 全链路追踪（TraceID 贯穿）
  • SLA/SLO、告警策略、容量规划
  • 成本与计费（按租户/项目维度）
• 三期（Agent 平台 + MCP 生态）
  • Agent 运行时与编排引擎
  • 工具（Tool）与 MCP 协议适配
  • 工作流级别的可视化编排与版本管理
  • 权限与审计（操作审计、数据访问审计）
• 四期（多模型、多云、精细化治理）
  • 多云/多集群调度与就近访问
  • 模型 A/B 测试、自动化评估（Eval）
  • 模型市场（Model Catalog）与自助申请
  • 更精细的治理：安全、合规、隐私、数据脱敏

下文按模块详细展开设计与实践要点。

一期：基础推理平台与运维能力

核心架构组件

一期的目标是搭建一个稳定可用的推理平台，支撑生产流量，并具备基础的运维与观测能力。典型组件包括：

• API 网关层
  • 负责统一入口、鉴权、流量控制、路由到对应模型服务或 RAG/Agent 服务。
  • 可选技术：Kong、APISIX、Envoy、Nginx + Lua 等。
• 推理服务层（模型运行时）
  • 封装不同大模型框架（vLLM、TensorRT-LLM、TGI、OpenAI-compatible 等）。
  • 通过统一的内部 API 规格暴露推理接口（例如 OpenAI API 兼容规范）。
• 控制平面（Control Plane）
  • 模型元数据管理（版本、参数、资源需求、路由权重）。
  • 实例编排：与 Kubernetes 交互，部署/扩缩实例。
  • 统一配置（如 context length、并发限制、max tokens 等）。
• 数据平面（Data Plane）
  • 实际承载请求流量的推理 Pods/容器。
  • 通过 sidecar 或 SDK 接入日志、指标、追踪。

推荐技术选型（一期）

• 基础编排 / 集群
  • 首选：Kubernetes（自建 K8s 或云厂商托管版：EKS、GKE、ACK、TKE 等）。
  • GPU 节点：使用带 GPU 的节点池，配合 NVIDIA GPU Operator 管理驱动与 runtime。
• API 网关层
  • 开源自建：Kong、APISIX、Envoy Gateway。
  • 云托管：云厂商 API Gateway / Ingress Controller（配合 Nginx Ingress Controller 或 Traefik）。
• 模型推理服务层
  • 开源推理框架：
    • 文本类：vLLM、TGI (Text Generation Inference)、TensorRT-LLM。
    • 多模态：基于 vLLM + 自行适配，或 OpenVINO / DeepSpeed-MII 等。
  • OpenAI 兼容中间层（可选）：LiteLLM、OpenAI-compatible 自研网关。
• 控制平面
  • 容器部署：Helm + Kustomize（推荐组合），或 Argo CD 进行 GitOps 管理。
  • 配置管理：ConfigMap + Secret，复杂场景可使用 HashiCorp Vault、External Secrets。
• 数据平面 Sidecar / SDK
  • 观测：OpenTelemetry Collector sidecar 或 DaemonSet。
  • 日志：Fluent Bit / Vector 作为日志收集 Agent。

基于 LiteLLM 的统一 LLM 网关方案（推荐）

• 定位
  • 作为统一的 LLM 代理层，对上暴露兼容 OpenAI 的标准接口，对下对接自建模型（vLLM/TGI 等）和外部云模型（如 OpenAI、Anthropic 等）。
  • 统一做鉴权、路由、限流、fallback 与审计，不需要为每个上游模型单独编写网关逻辑。
• 优势
  • 开源、可自托管，支持多种上游提供商和路由策略（按租户、按成本、按延迟等）。
  • 结合网关（如 APISIX/Kong）和 Kubernetes，可以作为“逻辑控制平面”的一部分，集中管理模型 Key、配额与重试策略。
  • 易于与后文的 Langfuse、RAG、Agent 平台集成，作为统一的调用入口。

模型部署与运行时管理

模型镜像与模型仓库

• 模型镜像
  • 将推理框架、依赖库和基础逻辑打包为镜像（例如基于 vLLM 或 llama.cpp）。
  • 模型权重可以：
    • 打包在镜像中（启动快，镜像大，更新成本高）。
    • 通过模型仓库（对象存储、专用模型仓库）在启动时拉取（更灵活，启动慢）。
• 模型仓库
  • 技术选型：S3/MinIO、OSS、GCS 等对象存储，或专用模型仓库（如 Hugging Face Hub 镜像）。
  • 需设计：
    • 模型版本目录结构（/org/model/version/）。
    • 校验机制（hash、签名）。
    • 权限控制（哪些租户可访问哪些模型）。

模型规格与调度策略

• 模型规格定义（写入控制平面）：
  • 模型名称、版本、大小、精度（fp16/bf16/INT4 等）。
  • 所需 GPU 类型与数量（A100/H100/L40S 等）。
  • 最大并发、最大 context length、吞吐预估。
• 调度策略：
  • 按模型规格与租户优先级调度到对应 GPU 节点池。
  • 支持：
    • 基于 nodeSelector/taints-tolerations 的 GPU 池隔离。
    • 基于调度器插件（如 kube-scheduler 插件或 Karmada）实现多集群调度。

API 设计与网关层

对外接口规范

推荐采用兼容 OpenAI API 规范的对外接口，以简化生态集成：

• /v1/chat/completions
• /v1/completions
• /v1/embeddings
• /v1/models

并增加平台特有能力：

• 请求头 / 参数：
  • X-Tenant-ID / X-Project-ID：租户/项目标识。
  • X-Trace-ID：链路追踪 ID。
  • x-routing-strategy：模型路由策略（如 canary, stable, ab_test）。

网关能力

• 鉴权
  • 支持多种鉴权方式：API Key、OAuth2、OIDC、内部服务 Token。
  • 与企业 IAM 集成（如 Keycloak、企业自建 SSO）。
• 限流与配额
  • 按租户/项目/用户维度限流。
  • 支持速率限制（QPS）、并发限制、每日调用量限制。
• 熔断与重试
  • 下游模型服务异常时，触发熔断，返回降级结果或快速失败。
  • 支持可配置的重试策略（幂等请求）。

可观测性：监控、日志与追踪（一期基础版）

指标监控

建议基于 Prometheus 体系，指标设计：

• 平台级指标
  • 总 QPS、成功率、P95/P99 延迟。
  • 按租户、按模型的维度聚合。
• 模型级指标
  • 每个模型实例的吞吐量、平均 tokens/s。
  • GPU/CPU/内存利用率。
  • 加载时间、模型重启次数。

可通过 Grafana 构建统一看板：

• 总览看板（平台运营视角）
• 模型运维看板（模型 SRE 视角）
• GPU 节点资源看板（集群运维视角）

推荐监控 / 日志技术栈

• 监控
  • 指标采集：Prometheus（或兼容实现 Thanos / VictoriaMetrics 做长时存储）。
  • 看板展示：Grafana。
• 日志
  • 日志收集：Fluent Bit、Vector。
  • 日志存储与检索：Loki（与 Grafana 集成好）或 ElasticSearch。
• 告警
  • 告警引擎：Alertmanager。
  • 通知渠道：企业微信、钉钉、Slack、邮件等 Webhook 集成。

基于 Langfuse 的 LLM 应用观测与调试（推荐）

• 定位
  • 面向 LLM 应用层的专用可观测平台，用于记录每次 LLM 调用的 Prompt、参数、输出、错误信息以及用户反馈。
  • 与底层 Prometheus / OTel 形成互补：Prometheus 关注基础设施指标，Langfuse 关注“每次模型调用和会话”的语义级信息。
• 集成方式
  • 在 LiteLLM 网关、RAG 服务、Agent 平台中统一接入 Langfuse SDK，将每次模型调用（包括上游模型和自建模型）打点到 Langfuse。
  • 为每个 TraceID / 会话在 Langfuse 中形成完整视图，支持搜索、过滤和回放。
• 收益
  • 方便排查“回答质量问题”：能够看到当时的 Prompt、上下文、使用的模型版本以及工具调用链。
  • 提供反馈与评分通道，可用于后续 Prompt 优化、RAG 策略调整或离线评估数据构建。

日志采集

• 统一使用 stdout/stderr 输出 JSON 日志，包含：
  • 时间、请求 ID、Trace ID。
  • 模型名称/版本、租户 ID。
  • 请求 token 数、输出 token 数、耗时。
  • 错误码/错误信息。
• 使用 Fluent Bit/Vector 收集至集中日志系统（如 Loki/ElasticSearch）。
• 提供基于 TraceID/RequestID 的检索能力，便于问题定位。

链路追踪（基础）

• 一期可先引入简化版 Trace：
  • 网关生成 TraceID，通过 HTTP 头透传到各服务。
  • 模型服务在日志中打印 TraceID，便于关联。
• 二期再升级为完整 OpenTelemetry 方案（下文详细）。

发布管理与灰度能力

• 模型版本管理：
  • 控制平面记录当前 stable 版本与 canary 版本。
  • 通过路由权重控制流量比例（例如 90% stable / 10% canary）。
• 发布流程：
  • 新模型镜像 + 模型权重入库。
  • 控制平面创建新版本元数据。
  • 部署新版本实例，进行健康检查与内部验证。
  • 调整权重，进行线上小流量试运行。
  • 无异常后切换为 stable。

一期实施重点与注意事项

• 优先保证稳定性
  • 优先选择社区成熟度高、团队已有经验的组件（如 K8s、Prometheus、Grafana、Fluent Bit）。
  • 推理框架建议先从 1~2 个主力模型开始，避免一上来支持过多模型类型导致运维复杂度过高。
• 配额与隔离
  • 一期必须实现租户级限流和配额管理，避免单租户打满整个平台资源。
  • GPU 节点与普通节点分池管理，防止非推理负载抢占 GPU。
• 观测从 Day 1 开始
  • 一期就要将请求 ID / Trace ID 规范写死在接口与日志中，后续扩展 OTel 才不需要大改协议。
  • 所有模型实例必须纳入统一监控与告警，否则排障成本很高。
• 发布与回滚策略
  • 规定统一的发布流程：灰度比例调整、关键指标回归检查、自动/手工回滚条件。
  • 镜像与模型权重版本要有统一命名规范，避免回滚时“找不到对应版本”。

二期：RAG 平台与完善的可观测性

二期在推理平台之上，构建通用的 RAG 能力与完整可观测性，支撑更复杂的业务场景。

通用 RAG 架构

RAG 服务层角色

RAG 服务负责将“原生大模型”能力与“企业知识”结合，一般包含以下能力：

• 文档接入与切分（Ingestion）
• 向量化（Embedding）
• 存储与索引（Vector Store）
• 检索（Search/Retrieval）
• 重写与重排（Rewriting/Reranking）
• 上下文构造与 Prompt 编排
• 调用底层模型完成最终生成

典型组件划分

• Ingestion 服务
  • 支持多数据源（文件、数据库、Confluence、Git、S3 等）。
  • 负责文档解析、清洗、分段、元数据提取。
  • 通过异步任务（队列/批处理）完成 embedding 写入向量库。
• Embedding 服务
  • 暴露统一 embeddings API。
  • 底层可使用开源 embedding 模型或商用 embedding API。
  • 与模型平台共享基础设施（也可独立部署）。
• 向量数据库
  • 技术选型：Milvus、Qdrant、Weaviate、PGVector 等。
  • 要求：多租户支持、分片扩展、备份恢复、权限控制。
• 检索编排服务（RAG Orchestrator）
  • 负责根据场景（问答、文档助手、代码助手等）执行：
    • Query 分析
    • 检索策略选择（多路向量检索、BM25 + 向量、Hybrid）
    • 上下文过滤与拼装
    • 调用底层 LLM 完成回答

推荐技术选型（RAG 平台）

• Ingestion / ETL
  • 作业编排：Airflow、Argo Workflows。
  • 文档解析：Apache Tika、unstructured、textract 等。
  • 队列：Kafka、RabbitMQ、Redis Stream。
• Embedding 服务
  • 自建模型：开源 embedding 模型（如 bge-*、e5-*）+ vLLM / Triton 推理。
  • 托管服务：各云厂商向量服务、OpenAI/Claude 等外部 API（注意数据合规）。
• 向量数据库
  • 高性能专用向量库：Milvus、Qdrant（推荐优先评估）。
  • 轻量内嵌：PGVector（适合已有 PostgreSQL 基础、规模中小场景）。
• 检索编排 / 服务框架
  • 统一编排层：可基于 FastAPI / Spring Boot 自建 RAG 服务。
  • RAG SDK：LangChain、LlamaIndex（适合快速验证与部分生产场景，平台层可做二次封装）。

推荐整体 RAG 系统：Haystack（端到端开源方案）

• 定位
  • 由 deepset 开源的端到端 RAG 框架，包含文档导入、索引、检索、生成、评估等完整能力。
  • 提供“管道（Pipeline）”抽象，将 Reader、Retriever、重排、生成等步骤以节点形式串联，便于在平台中统一管理。
• 集成方式
  • 将 Haystack 作为内部 RAG Orchestrator 的默认实现，使用其 Pipeline 作为具体 RAG 流程；底层向量库可选 Milvus、Qdrant、Elasticsearch 等。
  • 将 LLM 调用接入前文的 LiteLLM 网关，使 Haystack 只关注检索与流程编排，而不感知具体模型提供商。
• 适用场景与优势
  • 适合希望快速落地一个“通用企业知识问答 / 文档助手”的团队，减少大量自建 RAG 基础设施的工作。
  • 社区活跃、文档完善，支持多种检索策略与评估工具，便于后续按业务需要扩展或替换局部组件。

RAG 多租户与安全隔离

• 每个租户/项目拥有独立的索引空间（collection/namespace）。
• 元数据中记录文档来源、可见范围、标签等。
• RAG 服务层通过 TenantID + 请求人身份控制检索范围，防止越权访问。

完整可观测性：OpenTelemetry + SLO

全链路追踪

• 技术栈：OpenTelemetry + Tempo/Jaeger。
• 在以下关键点埋点：
  • 网关接入层
  • RAG 编排层（包括每个检索、重写、重排、调用模型的子 span）
  • 模型服务层（推理耗时、token 数）
  • 向量数据库查询（检索耗时、召回数量）
• Trace 中关键标签：
  • tenant_id, project_id, user_id
  • model_name, model_version
  • rag_pipeline, retriever, reranker
  • input_tokens, output_tokens, latency_ms

推荐技术选型（可观测性二期）

• Trace
  • 标准：OpenTelemetry（SDK + Collector）。
  • 后端存储：Grafana Tempo、Jaeger（可用 Jaeger + Elasticsearch 或 Jaeger + ClickHouse）。
• 度量 + 日志 + Trace 一体化（可选）
  • 一体化方案：Grafana stack (Prometheus + Loki + Tempo + Grafana)。

SLO/SLA 与告警

• 指标定义：
  • Core API Availability：例如 99.9%
  • Latency：P95 延迟 < 某阈值（区分在线/离线场景）
  • 错误率：非用户输入错误（5xx/平台错误）
• 告警策略：
  • 短时间突增（瞬时问题）与持续超标（容量问题）分级处理。
  • 通知渠道：邮件、IM（企业微信/Slack）、值班系统（PagerDuty 等）。

成本与计费

• 生成以下维度的计费/成本数据：
  • 按租户/项目：
    • 调用次数
    • 输入/输出 token 数
    • 平均响应时间
    • 所在集群、使用 GPU 规格
  • 结合单位 GPU 小时成本，估算租户级成本。
• 为产品/财务系统提供对接能力：
  • 导出到数据仓库
  • 提供成本查询 API 或报表。

二期实施重点与注意事项

• RAG 能力要先收敛场景
  • 优先选 1~2 个高价值、知识相对集中的业务场景做 RAG 试点（如内部知识库问答、运维手册问答）。
  • 避免一开始接太多异构数据源，导致数据清洗和权限模型难以收敛。
• 向量库与数据安全
  • 清晰划分向量库的命名空间与租户边界，避免“共享索引”带来的越权风险。
  • 在数据入库前做脱敏和字段级过滤，明确哪些字段可以被检索到上下文中。
• 观测维度扩展
  • 对 RAG 流水线单独埋点：检索耗时、召回条数、命中率、重排耗时等。
  • 对每个 RAG 场景维护独立看板，便于判断问题是出在检索还是模型本身。
• 成本可见性
  • 二期一定要把“按租户/场景的成本视图”做清楚，否则后面很难推动内部收费或成本优化。
  • 对高成本场景设置预警阈值（如单次请求 token 超过上限、单租户月度成本异常增长）。

三期：Agent 平台与 MCP 工具生态

在稳定的推理与 RAG 能力之上，三期重点建设Agent 平台，支持多工具调用、复杂任务编排与企业系统集成，同时接入 MCP 生态。

Agent 平台总体设计

核心目标

• 为业务方提供一个低代码 / 可视化的多 Agent 编排与任务执行平台。
• 支持：
  • 单 Agent、Multi-Agent 协作
  • 工具调用（Tool/MCP）
  • 长/短期记忆
  • 工作流编排与版本管理

关键组件

• Agent Runtime
  • 承载 Agent 状态机、对话管理、工具调用调度。
  • 支持同步/异步任务。
• Tool Registry / MCP Adapter
  • 用于注册、管理和调用各种工具。
  • 提供 MCP 协议适配层，与外部 MCP 服务对接。
• Workflow Orchestrator
  • 支持通过 DSL 或可视化界面定义多步骤流程：
    • 条件分支
    • 并行执行
    • 重试/补偿策略
• 配置与版本管理
  • Agent 模板（prompt、角色、工具列表）版本化。
  • 场景发布、回滚。

推荐技术选型（Agent & Workflow）

• Agent Runtime 与服务框架
  • 语言栈：Python (FastAPI)、Node.js (NestJS) 或 Java (Spring Boot)。
  • Agent SDK / 框架：LangChain、LlamaIndex（平台层需做二次封装以统一标准）。
• 工作流编排
  • 可视化工作流：Temporal、Camunda、Argo Workflows。
  • 轻量任务队列：Celery（Python）、RQ、Sidekiq（Ruby）等。
• 配置与版本管理
  • GitOps：Git + Argo CD 管理 Agent 场景配置（YAML/JSON）。
  • 在线配置：配合 ConfigMap、Consul、Nacos 等配置中心。

基于 Latitude 的 Agent 平台方案（推荐）

• 定位
  • 作为开源的 LLM 应用与 Agent 管理平台，提供界面化的 Prompt 管理、场景配置、评估与调试能力。
  • 可将内部的 Agent Runtime、RAG 服务、LiteLLM 网关等编排在一起，对业务团队暴露为“可配置的 AI 应用”。
• 集成方式
  • 将 Latitude 接入 LiteLLM 作为统一模型后端，使 Latitude 专注于应用层编排，而非底层模型细节。
  • 将 Agent 的调用数据和结果同步到 Langfuse，形成从“应用 → 调用 → 基础设施”的完整观测链路。
• 优势
  • 为产品经理和业务开发提供低代码入口，不需要直接修改后端代码即可快速迭代 Agent 场景。
  • 利用现有开源能力（界面、配置、评估），避免从零自研一套 Agent 控制台。

Tool 与 MCP 设计要点

Tool 抽象

• 定义统一的 Tool 接口规范：
  • 输入/输出 schema（JSON Schema）
  • 调用方式（HTTP、gRPC、本地函数等）
  • 超时/重试/幂等等运行时配置
• Tool 类型举例：
  • 内部业务系统查询/写入
  • RAG 查询
  • 工作流触发（例如创建 Jira 任务、触发 Jenkins 构建）
  • 数据分析与可视化任务

MCP 集成

• MCP（Model Context Protocol）提供一种通用方式，让 LLM 与外部工具和数据源交互。
• 平台作为 MCP 客户端：
  • 支持注册 MCP 服务器（工具集）。
  • 为 Agent 提供统一的 Tool 列表。
  • 根据权限控制不同租户/场景可使用的 MCP 工具。
• 运行时：
  • Agent 通过 MCP 调用外部资源（文件系统、数据库、服务 API）。
  • 日志中记录 MCP 调用详情，便于审计与调试。

推荐技术选型（MCP 与工具生态）

• MCP 客户端 / 服务器实现
  • 语言 SDK：优先选择官方或社区活跃的 MCP SDK（例如 TypeScript/Python 实现）。
  • 运行方式：MCP Server 以独立进程或容器部署，通过标准协议与平台通信。
• 工具类型示例
  • DevOps 工具：Jenkins、GitLab、ArgoCD、Kubernetes API 等。
  • 协作工具：Jira、Confluence、飞书/企业微信机器人。
  • 数据工具：内部 HTTP/gRPC API、数据库读写工具（注意权限与脱敏）。

Agent 运行时与状态管理

• 对话状态：
  • 存储于键值存储或专用会话存储（如 Redis/数据库）。
  • 记录对话历史、上下文摘要、工具调用结果。
• 长期记忆：
  • 通过 RAG 或专用记忆向量库实现。
  • Agent 根据场景选择是否查询长期记忆。
• 任务编排：
  • 使用队列/任务系统（如 Celery/Argo Workflows）承载长时任务。
  • Agent 负责“决定做什么”，任务系统负责“怎么调度执行”。

安全与审计

• 权限模型：
  • 谁可以创建/发布 Agent 场景。
  • Agent 场景可以使用哪些工具/资源。
  • 工具访问底层系统时的身份代理（Impersonation）。
• 审计：
  • 记录每次 Agent 调用工具的参数（敏感信息脱敏后三脱敏存储）。
  • 记录结果摘要与调用耗时。
  • 支持按用户/租户/Agent 场景查询审计记录。

三期实施重点与注意事项

• 控制好 Agent 能力边界
  • 对 Agent 可用的工具进行白名单管理，不允许默认访问所有内部系统。
  • 为高危操作（如删除资源、变更配置）设计“二次确认”机制，必要时由人工复核。
• 工具接口规范化
  • Tool/MCP 的输入输出要严格用 JSON Schema 描述，并固化日志格式，便于审计与回放。
  • 工具实现要幂等，遇到网络抖动或重试时不会重复执行危险操作。
• 状态与长任务管理
  • 将长时间运行的任务交给工作流/任务系统，不要在 Agent Runtime 内阻塞长连接。
  • 清晰定义会话过期时间与上下文截断策略，避免状态无限增长导致存储压力。
• 调试与回放能力
  • 三期上线前，就要设计好“Agent 调用轨迹回放”能力，便于排查错误决策和工具调用问题。
  • 对关键业务场景，可以保留脱敏后的对话 + 工具调用序列，用于后续优化。

四期：多模型、多云与平台治理

四期关注平台的规模化与治理问题，包括多模型管理、多云环境支持以及细粒度的安全合规。

多模型与模型市场

• 模型目录（Model Catalog）：
  • 列出所有可用模型（内部/外部 API）。
  • 标注能力标签（通用对话、代码助手、搜索增强等）。
  • 提供性能/成本评估数据。
• 模型申请流程：
  • 租户可在控制台自助选择模型并申请使用。
  • 审批流程：安全/合规/成本评估。
  • 自动生成对应的调用凭证与配额策略。

多云/多集群调度

• 架构原则：
  • 控制平面可以集中或多集群联邦化。
  • 数据平面可以分布在不同云、不同区域。
• 流量路由：
  • 根据用户地理位置、租户策略、成本情况选择目标集群。
  • 支持跨区域容灾与就近访问。
• 数据合规：
  • 欧盟/境内数据隔离。
  • 按区域存储日志、向量数据与审计记录。

推荐技术选型（多云多集群）

• 多集群管理
  • 联邦方案：KubeFed、Karmada、Cluster API 生态。
  • 统一入口：利用 Global Load Balancer（DNS 线路、GSLB）按区域/就近路由。
• 服务发现与流量治理
  • Service Mesh：Istio、Linkerd，用于跨集群服务发现、流量拆分与 mTLS。
  • API 入口：全球 Anycast / CDN + 边缘网关（如 Cloudflare、GTM + 自建网关）。

模型评估与 A/B 测试

• Eval 平台：
  • 支持离线评估：基于标注数据集的自动或半自动打分。
  • 在线评估：通过 A/B 测试，将用户流量拆分到不同模型或 Prompt 配置。
• 指标：
  • 任务完成率、用户满意度、幻觉率。
  • 业务特定指标（如转化率、留存等）。

推荐技术选型（评估与 A/B 测试）

• 离线评估
  • 数据存储：数据仓库（Hive、ClickHouse、BigQuery 等）。
  • 评估框架：自研 Eval 服务（基于 Python + FastAPI 或 Jupyter + Papermill 等），也可参考开源 Eval 工具。
• 在线 A/B 测试
  • 流量分配：在 API 网关或 Service Mesh 层实现按权重路由。
  • 实验平台：可复用现有 ABTest 平台（如内部实验平台）、或使用 GrowthBook 等开源方案。

安全、合规与隐私

• 数据分类与脱敏：
  • 明确哪些数据可以进入模型上下文。
  • 对日志和向量数据进行脱敏（如手机号、邮箱、身份信息）。
• 隐私保护：
  • 对于外部模型服务，必须控制数据传出范围（如只发送必要字段）。
  • 明确第三方模型服务的数据存储与使用条款。
• 合规：
  • 符合公司内部与当地法规的数据合规要求（如数据留存周期、审计要求）。

四期实施重点与注意事项

• 控制复杂度螺旋
  • 多云/多集群意味着运维复杂度显著增加，应优先在单云/双集群验证平台稳定性后再扩展。
  • 明确哪些能力必须多云（如跨地域容灾），哪些可以保持“单云优先”以减负。
• 合规优先级提升
  • 四期开始，需将数据主权、跨境传输、隐私保护等法规要求作为架构评审的必选项。
  • 不同区域的日志、向量数据、审计记录要严格按区域存储和访问控制。
• 成本与资源调度策略
  • 多云场景下要引入“成本感知”的调度策略，例如低峰期迁移部分负载到低成本区域或云厂商。
  • 定期审计“闲置 GPU/集群”，通过关停、缩容或任务迁移降低浪费。
• 标准化接口与抽象
  • 对外接口（API、SDK）要保持与底层云/集群解耦，避免绑定某一云厂商的专有特性。
  • 内部尽量通过标准的 Service Mesh、OpenTelemetry、容器编排抽象，以便迁移和扩展。

平台运维与团队协作

组织角色与职责

• 平台团队（Platform / SRE）
  • 负责基础设施、模型集群与平台的稳定运行。
• 模型团队（ML/AI）
  • 负责模型选择、微调、评估与上线。
• 业务团队（产品/业务开发）
  • 使用平台能力构建业务 Agent/RAG 应用。

运维与应急

• 建议建立标准化的：
  • 故障分级与响应流程。
  • 压测与容量规划流程。
  • 变更评审流程（Change Review）。

最佳实践与常见问题

• 建议维护平台文档中心：
  • 使用指南、最佳实践。
  • 常见错误码与排查流程。
  • 典型架构案例。

总结与后续扩展

本文从整体架构与多期路线的角度，设计了一套可生产落地的大语言模型平台系统，涵盖：

• 一期：稳定的推理平台与基础运维能力。
• 二期：通用 RAG 平台与完善的可观测性、成本管理。
• 三期：Agent 平台与 MCP 工具生态集成。
• 四期：多模型、多云环境下的平台治理与精细化管理。

在实际落地过程中，可以根据企业现有基础设施（Kubernetes、Service Mesh、对象存储、向量数据库等）的成熟度做取舍与调整。后续可进一步扩展的方向包括：更智能的自动扩缩容策略、更丰富的 Agent 编排能力、端到端安全合规方案等。

本文由 AI 辅助生成，如有错误或建议，欢迎指出。