01 / 模型编排
多模型路由与灰度
按任务类型、成本上限与延迟预算自动选路,支持 5% 灰度放量与一键回滚,避免单模型故障影响全站体验。
路由命中率 ≥ 96%回滚 < 30s
每项能力都配套开放接口与量化验收线,伙伴可直接嵌入自有产品,不必重造平台底座。
01 / 模型编排
按任务类型、成本上限与延迟预算自动选路,支持 5% 灰度放量与一键回滚,避免单模型故障影响全站体验。
路由命中率 ≥ 96%回滚 < 30s
02 / 数据治理
统一文档切片、向量化与召回评测,切片长度建议 320–512 token,重叠 15%,召回率对比可逐版本追踪。
切片 320–512重叠 15%
03 / 协作权限
按组织、项目、模型三级隔离,密钥轮换周期 90 天,审计日志保留 180 天,满足伙伴间数据不出域的约定。
三级隔离日志 180 天
04 / 用户体验
交互反馈控制在 150–250ms,图表首屏渲染 ≤ 1.2s;断点覆盖 1600 / 1024 / 640 / 380px,保证各端一致的操作节奏。
反馈 150–250ms首屏 ≤ 1.2s
05 / 运维观测
统一采集调用量、Token 消耗、错误码与人工接管率,异常 5 分钟内告警到协作群,避免问题在伙伴侧静默累积。
告警 ≤ 5min错误码可追溯
06 / 生态开放
以插件形式接入行业工具链,场景模板开箱即用;新伙伴从注册到跑通首个流程,目标控制在 2 小时内。
上手 ≤ 2h模板开箱即用
每个场景都给出主指标与协作分工,便于生态内快速复制与联合验证。
设备意图识别准确率 ≥ 92%,跨品牌指令平均响应 ≤ 900ms,由平台提供语义层、伙伴提供设备协议。
一次解决率提升 18%,人工接管率压到 22% 以内。
高峰预测误差 ≤ 8%,调度建议每 5 分钟刷新。
结构化采集 6 类体征指标,异常提醒召回率 ≥ 90%,数据权限由用户授权域控制,伙伴只能读取脱敏结果。
按顺序执行,通常 4–6 周可完成从接入到稳定运营的闭环。
用一句话写清「谁在什么时刻遇到什么问题」,再定主指标。例如客服场景取「一次解决率 +18%、人工接管率 ≤22%」;指标未定前不要进入模型选型,避免后期反复返工。
320–512 token 切片建知识库重叠 15%,保留标题层级与来源链接;上线前用 50–100 条真实问题做召回评测,召回率低于 80% 时先调切片,再考虑换向量模型。
组织 → 项目 → 模型逐级收敛,密钥 90 天轮换、审计日志保留 180 天;跨伙伴共享时只暴露脱敏结果,原始数据不出域。
交互反馈 150–250ms、页面转场 ≤ 400ms、图表首屏 ≤ 1.2s;断点覆盖 1600 / 1024 / 640 / 380px,并对 prefers-reduced-motion 做降级,保证低端设备仍可用。
每档观察至少 24 小时,关注 P95 延迟、错误率与成本曲线;任一指标劣化超过阈值立即回滚,回滚窗口控制在 30 秒内。
每周同步调用量、Token 消耗与人工接管率,按场景收益比例分摊算力成本;每季度重跑一次基线评测,防止模型迭代导致体验回退。
所有指标按日更新,支持按伙伴、场景、模型三个维度下钻。
1.8M+12.4%
环比上周,峰值集中在 20:00–22:00
176ms-9ms
网关侧统计,达标线 180ms
单位:万次/周;第 9 周起伙伴接入提速,曲线斜率明显抬升。
以下为协作角色分工示意:平台侧提供底座,伙伴侧贡献行业知识与落地能力。