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对于企业级LLM应用而言，仅仅依靠基本提示词调用大语言模型远远不够。实际业务场景要求构建精心设计的系统，该系统需具备处理复杂查询、筛选海量非结构化文档、在多轮交互中保持上下文连贯以及大规模提供准确可靠结果的能力。深入剖析生产级LLM系统架构的核心组件与设计要点，不仅能为企业打造高效智能的应用提供指引，更是推动人工智能技术在实际生产中深度落地的关键。
生产级LLM系统并非单一的模型调用，而是由多个相互关联的组件协同构成，每个组件在系统中都发挥着不可或缺的作用。
现代应用涉及的文档格式多样，包括PDF、HTML、电子表格乃至专有文件类型。一个强大的文档解析策略需要处理多种元素。结构元素方面，像标题、表格和列表，它们蕴含着重要的信息层级关系，解析时要准确识别和提取。格式信息，例如加粗、斜体、缩进等，这些格式往往传递着语义信息，对于理解文档内容至关重要。同时，像标题页、目录这类无关部分需要去除，以免干扰后续处理。此外，嵌入式媒体和非文本元素也需要特殊处理，比如图片中的文字可能需要OCR技术提取。许多生产系统针对不同文档类型采用专门的解析器，如简单的Markdown处理器和复杂的PDF提取器，后者能够保留文档中的空间关系，确保信息完整提取。
分块是将文档分割成可管理的片段，使其能适配模型的上下文窗口并进行单独嵌入。分块大小的选择至关重要，不同大小的分块各有利弊。小块（100-300词元）能实现更精确的检索，适合针对性查询，模型可聚焦于特定细节给出快速相关答案，但会丢失上下文信息，导致信息间关系碎片化，影响回复连贯性。中等块（300-800词元）在特异性和上下文之间取得平衡，适用于一般场景，不过在某些情况下可能检索到无关信息，遗漏细微联系。大块（800词元以上）利于保留上下文，处理复杂主题时能让模型一次性处理更多信息，给出更全面答案，但会占用更多模型上下文窗口，对于特定查询可能不够精准。许多生产系统采用动态分块策略，依据文档结构和内容密度，在段落或章节等逻辑边界进行分块。
元数据为文档提供了原始文本之外的关键上下文。生产系统会提取多种元数据，如文档创建日期、作者、版本、所属部门等文档元数据；章节标题、文档层级位置等结构元数据；对其他文档的引用、依赖关系、被替代文档等关系元数据；以及案件编号、产品ID、地理信息等领域特定元数据。这些元数据在检索、筛选和生成回复时具有重要价值，能帮助系统更精准地定位和处理信息。
向量嵌入将文本转换为数值向量，便于计算机理解和处理。不同的嵌入策略适用于不同类型的数据。对于表格数据，行嵌入将每一行作为独立块，表格转文本嵌入则把整个表格转换为结构化文本，还有混合方法分别嵌入结构和内容。复杂系统通过保留每行的表头信息、创建相关表格的元数据链接以及生成表格内容的自然语言描述来维护表格关系。此外，针对通用嵌入模型在处理特定领域术语时的不足，生产系统通过对比微调、创建领域内演示集和嵌入集成等方法进行领域适配，经过微调的嵌入在特定领域查询的检索精度上通常能提升15-30%。
向量数据库针对相似性搜索进行优化，能在数百万甚至数十亿个嵌入块中快速检索。在生产部署时，索引算法的选择很关键，如HNSW、IVF和FAISS在速度和精度上各有优劣。系统的可扩展性也不容忽视，包括横向扩展和纵向扩展能力，需要根据实际需求选择合适的扩展方式。同时，要考虑系统的查询吞吐量，确保能应对峰值负载，以及数据更新频率，以合理安排索引更新策略。像Pinecone、Weaviate、Milvus和Qdrant等都是常用的向量数据库，supabase上的pgvector则以其灵活性和简单性受到青睐。
纯向量搜索可能会遗漏重要语义细节或特定术语，混合搜索则结合了密集检索和稀疏检索的优势。密集检索通过向量相似性实现语义理解，稀疏检索利用关键词/BM25算法确保术语精确匹配，然后通过加权融合两种方法的得分，公式为final_score=α*vector_score+(1-α)*keyword_score，其中α是可调节参数，通常在0.6-0.8之间，具体根据领域而定。
初始检索范围较广，重排序则对顶部候选结果应用更复杂但计算成本较高的算法。交叉编码器会整体分析查询和文档对；上下文相关模型考虑查询意图和之前的交互历史；基于规则的过滤器应用领域特定的启发式方法。生产系统常采用级联重排序管道，如先通过混合搜索检索前100个候选结果，再用轻量级重排序筛选出前25个，最后用重量级交叉编码器确定最终的前5个结果。
对于大规模文档集，小到大检索模式能提高性能和质量。先从包含小而密集块的数据库中检索，确定最相关块的源文档，再从这些文档中检索更大、上下文更完整的部分，这种方法兼顾了小块检索的精确性和大块提供的上下文，不过需要额外的检索步骤。
复杂查询往往需要多步推理，查询规划包括查询分解，将复杂问题拆分成子问题；执行策略选择，确定最优的检索和推理方法；资源分配，在使用词元数量和答案质量之间进行平衡。例如，通过简单的代码实现，根据查询类型选择不同的处理方案，若是简单事实性查询则采用直接检索计划，需要多跳推理的查询采用多步推理计划等。
在多轮交互中，上下文管理至关重要。系统需要维护对话历史和相关信息，以便准确理解用户意图。上下文组装则是将相关的文档片段、元数据和之前的交互信息整合起来，为模型提供完整的输入，确保模型生成的回复具有连贯性和准确性。
模型输出的结果需要进行解析和验证，确保回复符合预期格式和内容要求。解析过程将模型生成的文本转换为结构化数据或特定格式，便于进一步处理和展示。验证则通过自动事实检查工具或人工评估，判断回复的正确性和可靠性，避免错误或误导性信息输出。
API网关作为系统对外的接口，负责管理外部请求，提供安全的访问控制和认证机制。通过API网关，系统可以对请求进行身份验证、授权和限流，确保只有合法的请求能够访问系统资源，同时保护系统免受恶意攻击。
监控系统运行状态对于及时发现和解决问题至关重要。通过收集和分析系统性能指标，如延迟、吞吐量、错误率等，运维人员可以实时了解系统的运行状况。可观测性还包括对模型输出的监控，如幻觉率等，以便及时调整系统参数或进行模型优化。
缓存是提高系统性能的重要手段，通过缓存常见查询的结果和中间计算过程，可以减少重复计算和检索，降低系统延迟。对于频繁访问的内容，预先计算嵌入向量能提高检索效率。同时，采用流式响应技术，在模型生成结果的同时逐步返回给用户，提供即时反馈，提升用户体验。
从原型到生产，性能优化是关键环节。在延迟管理方面，实现检索缓存，存储常见查询的结果，当下次遇到相同查询时可直接返回结果，减少检索时间；预计算频繁访问内容的嵌入向量，加快检索速度；采用流式响应，让用户能及时获取部分结果，而无需等待整个回复生成。在成本优化上，实施分层检索策略，对于简单查询使用较小的上下文，降低计算成本；缓存常见推理路径，避免重复推理；根据不同查询类型选择合适大小的模型，平衡计算资源和答案质量。
生产系统需要具备高可靠性。实施优雅降级策略，当系统部分组件出现故障时，仍能提供基本功能，避免系统完全瘫痪。部署冗余检索路径，确保在某个检索路径失效时，还有其他备用路径可用。同时，持续监控模型的幻觉率，即模型生成看似合理但实际错误或无依据信息的概率，并采取相应的防护措施，如人工审核或增加事实核查机制。
生产系统需要从多个维度进行持续评估。检索准确性方面，使用精确率、召回率、平均倒数排名（MRR）、归一化折损累计增益（NDCG）等指标衡量检索结果与真实相关文档的匹配程度。答案正确性评估通过自动事实检查工具和人工评估，判断模型生成的答案是否符合事实。系统性能评估关注延迟、吞吐量和每次查询的成本。用户满意度则通过用户的显式反馈和隐式参与度指标，如用户停留时间、点击行为等进行评估。许多组织采用“影子模式”部署，让新系统与现有解决方案并行运行，收集对比指标，在全面部署前评估新系统的性能和效果。
生产级LLM系统的构建是一项复杂而系统的工程，涉及从内容处理到系统集成的多个环节。通过精心设计和优化每个组件，企业能够构建出可靠、高效且能为业务带来实际价值的系统。随着技术的不断发展，持续关注新的技术趋势，结合实际业务需求进行迭代优化，将是保持系统竞争力的关键所在。
