大模型项目从PoC到生产的7步交付路线图: 里程碑+验收标准+Checklist

很多团队的大模型项目会出现一个经典现象：
PoC 很惊艳，上线就翻车。

原因往往不是模型不够强，而是 PoC 阶段没把“交付要素”补齐：没有评测、没有观测、没有成本边界、没有安全护栏、没有兜底与回滚。

这篇文章给你一套可执行的路线图：从 PoC 到生产，一共 7 步，每一步都写清楚：

• 你要交付什么
• 怎么验收（可量化）
• 下一步怎么走

0）先给结论：PoC 的目标不是“看起来很强”，而是“可复制交付”

你可以用一句话定义 PoC 是否成功：

PoC 成功 = 在代表性任务上可复现地达到预期质量，并能明确成本、风险与边界。

如果你 PoC 的成功标准只是“现场演示很像那么回事”，那上线翻车几乎是必然。

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1）第 1 步：定义成功标准（Success Metrics）

交付物

• 业务目标与范围（做什么 / 不做什么）
• 代表性任务列表（至少 10–30 条场景）
• 成功指标（质量/效率/成本/风险）

验收标准（示例）

• 质量：离线评测通过率 ≥ X%（按场景分层）
• 效率：平均延迟 ≤ X 秒，峰值 ≤ Y 秒
• 成本：单次请求成本 ≤ X（或日成本上限 ≤ Y）
• 风险：高风险场景必须转人工/必须引用证据/必须二次确认

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2）第 2 步：选形态与架构（Chat / RAG / Agent）

交付物

• 选型结论：Chat/RAG/Agent 之一或组合
• 端到端链路图（输入→处理→输出→兜底）

验收标准

• 形态选择能解释清楚：为什么不用更重的方案
• 链路里明确：哪里可能失败、失败怎么兜底

经验法则：能不用 Agent 就别用 Agent；需要证据就上 RAG；需要动作才上 Agent。

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3）第 3 步：搭一个“可迁移的接入层”（别把业务写死）

交付物

• 统一的 LLM Client（封装：base_url/key/model/超时/重试/日志）
• Prompt 模板与版本管理（能回滚）

验收标准

• 业务代码不出现“满地散落的 base_url”
• 同一套业务逻辑能在不同模型之间切换（只改配置）

示意代码（参数以你所用服务为准,我自己用的是大模型聚合平台[https://147ai.com]）：

from openai import OpenAI

class LLMClient:
    def __init__(self, api_key: str, base_url: str, model: str):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
        self.model = model

    def chat(self, messages):
        resp = self.client.chat.completions.create(
            model=self.model,
            messages=messages,
        )
        return resp.choices[0].message.content

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4）第 4 步：建立最小评测体系（没有评测就没有迭代）

交付物

• 离线评测集（30–100 条起步）
• 评分维度（正确性、覆盖率、格式、引用质量等）
• 评测脚手架（可自动跑、可出报告）

验收标准

• 每次改 Prompt/检索/模型，都能跑出对比结果（回归测试）
• 能定位问题来源：是检索错、还是生成错、还是数据错

RAG 场景建议“两层评测”：先评检索命中率，再评生成质量。

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5）第 5 步：补齐线上可观测（Observability）

交付物

• 日志字段规范：请求 ID、用户、场景、模型、耗时、token、错误码、重试次数、命中缓存等
• 关键指标看板：失败率、延迟分布、成本、人工兜底率

验收标准

• 线上出现问题能定位：是模型、检索、网关、还是业务系统
• 能回答三个问题：哪里慢、哪里贵、哪里错

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6）第 6 步：安全与护栏（尤其是 Agent/工具调用）

交付物

• 权限最小化（工具白名单、参数校验）
• 关键动作二次确认（审批/人工确认）
• 审计日志（可回放）

验收标准

• 高风险动作不会被模型“直接执行”
• 出问题能追溯与回滚

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7）第 7 步：灰度上线与持续迭代（从 0 到 1 到 10）

交付物

• 灰度策略：分人群/分流量/分场景
• 线上反馈闭环：失败样本回收→加入评测集→下一轮迭代
• 降级与回滚：模型不可用时的兜底策略

验收标准

• 灰度期间指标稳定：失败率、成本、延迟在可控范围内
• 每周/每两周能产出一轮可量化提升

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附：生产就绪 Checklist（上线前必过）

• 有明确的成功指标与不适用边界
• 有离线评测集 + 回归测试
• 有线上日志与指标看板
• 有超时/重试/限流/缓存
• 有降级、兜底、回滚
• 有权限最小化、审计与关键动作确认（如涉及工具）
• 有灰度方案与反馈闭环