越來越多的企業想引入 AI。ChatGPT 的衝擊太大了，「我們能不能也用 AI 做點什麼」已經成了日常問題。
但當我們走進實際的業務現場，看到的景象有些不一樣。
PoC 和生產之間的鴻溝
大多數 AI 項目在 PoC 階段進展順利。演示贏得掌聲，管理層批准。然後就沒有然後了。
常見的停滯模式：
- 演示能跑，但真實數據下精度不行
- 響應太慢，塞不進業務流程
- 成本比預估高 5 倍
- 安全審查才發現有私有化部署要求
- 上線後沒人運維
這不是技術問題，是設計問題。PoC 和生產環境要求的東西，從根本上就不一樣。
面向生產的設計原則
我們做項目時，從 PoC 階段就按生產標準來設計。
1. 先定義精度標準
「AI 精度高」到底指什麼？如果這個問題不回答清楚，PoC 就是在沒有評估標準的情況下往前走。
我們在項目啟動時就定量定義成功標準。比如：回答準確率 95% 以上，不當回答發生率 0.5% 以下，響應時間 3 秒以內。
這些數字會變成自動化的 Eval（評測）管線。
2. 儘早建立成本模型
LLM API 費用因用法而異，差距巨大。你以為每次查詢 $0.01，用上長上下文和複雜 prompt 後可能變成 $0.30。
我們基於真實的生產使用場景估算月度成本，對照預算後再做技術選型。如果數字不對，就考慮更小的模型、緩存策略或批處理。
3. 設計運維
AI 系統不能「做完就不管」。模型性能會隨時間退化，輸入數據的分佈會變化，用戶期望會提高。
正式上線前，我們會準備好：
- 精度監控儀表板
- 不當回答的告警與人工審核流程
- 模型更新時的迴歸測試流程
- 成本趨勢可視化
技術選型的思路
「用最新的模型就好」是一種誤解。
最優選擇取決於要解決的問題。內部文檔檢索用 RAG 架構，定型業務自動化用 Agent 設計，安全要求嚴格的環境用本地模型微調。
我們根據「要解決什麼」來組合技術。前沿不是目的，用最低成本穩定地解決客戶的問題才是。
最後
AI 不是魔法。但正確設計後，它確實能改變業務。
如果你有卡在 PoC 的項目，或者正在考慮首次引入 AI，我們可以從「先做什麼」開始一起想。