模型接入层:统一网关,别让每个业务各接一遍
把大模型、向量检索、语音识别收敛到同一网关:超时统一 8s、失败自动重试 2 次、按租户限流 60 QPS。前端只需调一个 /v1/infer 接口,换模型不改页面代码。
- 冷启动:预留 1 个常驻实例,避免首个请求等待超过 5s
- 降级:主模型不可用时,自动切到轻量模型并提示用户
关键数据条
以下为同类人工智能平台项目在单页网站上线 90 天内的实测区间,可作为你排期与验收的参考基线。
核心能力卡片
bento 错落格排布,每一格都对应一条可交付的工程能力,而不是概念词。
把大模型、向量检索、语音识别收敛到同一网关:超时统一 8s、失败自动重试 2 次、按租户限流 60 QPS。前端只需调一个 /v1/infer 接口,换模型不改页面代码。
记录每次调用的输入、耗时与用户反馈,按周生成可用性报表;把「答得不好」的样本单独标记,用于下一轮微调。
埋点字段建议 ≤ 12 个用极简留白 + 1px 细线分区,把「能做什么、怎么接、多久上线」压在 6 屏内讲完;关键数字用强调色点亮,其余保持中性灰底,阅读不累。
图文混排特写
把复杂留给我们,把简单留给你的团队。每一步都有明确的交付物和验收标准。
确认 1 个优先场景,列出可用数据字段与脱敏规则;当天产出《场景卡》一页纸。
拿到 API Key 后,先跑通 20 条真实问法的回归集,准确率低于 80% 不开灰度。
先放 10% 流量,观察响应耗时与负反馈率;两项指标连续 3 天达标再全量。
合作伙伴墙
覆盖零售、教育、制造、医疗等场景,均已通过接口稳定性与数据合规双项对接检查。
实用指导清单
每条都给了可执行的做法与阈值,照着核对即可,不必凭感觉。
首屏只讲 1 个最能打的 AI 场景;其余能力放到「应用场景展示」。经验值:单页超过 6 屏,读完率会掉约 30%。
先做 375px 宽度,再扩到 768/1024/1440。点击区最小 44×44px,正文行宽 45–75 字符,断点用 1024px / 640px / 380px。
首屏 JS ≤ 180KB(gzip),图片统一 WebP 并加 loading="lazy",目标 LCP < 2.5s、CLS < 0.1。
背景用深蓝灰,正文用高亮中性色;强调色只出现在按钮、关键数字与激活态,面积控制在整页 10% 以内。
入场动画用交错延迟 60–120ms,并加 prefers-reduced-motion 降级;滚动动画不阻塞首屏可交互时间。
至少测 3 台设备(小屏手机、平板、桌面 1440px),检查无横向滚动、无文字截断、表单可提交。
应用场景展示
不追求炫技,只解决具体的小麻烦;每个场景都标注了可观察的量化目标。

把常见问题命中率提到 85%,人工转接减少约 35%。

活动文案初稿 3 分钟出稿,人工只需微调,节省约 50% 时间。

自动归纳关键指标变化,把周报整理时间从 40 分钟压到 8 分钟。

把零散反馈聚成 5–8 条需求,评审会时长缩短约 25%。