自建推理集群
- 初期投入:GPU 8 卡起,约 6–8 周上线
- 模型更新需人工发布,回滚耗时约 30 分钟
- 适合:数据不出域、长期高频推理的业务
- 避坑:先做显存压测,再定批量并发,勿按峰值一次性采购
以 mesh 渐变背景承载多源模型、向量检索与实时数据可视化,让「智慧交汇」在页面上可被看见:同屏适配 3 类角色(数据工程师 / 算法团队 / 业务运营),首屏 12 秒内讲清平台定位与接入路径。

同请求可配置成本优先或时延优先,实测时延抖动收敛至 ±12ms。

从提问到采纳的四段漏斗,可定位知识召回失效的具体环节。

含极光渐变、暗色科技等 6 大风格族,出图后可直接复用为页面骨架。
梳理字段分级:公开/内部/敏感 三级,敏感字段一律不出域。建议先跑 200 条真实样本做标注一致性校验,一致率低于 90% 时不要进入调优阶段。
单块控制在 300–500 token,重叠 60–80 token;标题与表格单独成块。召回 Top-K 先设 5,命中率不足再上调,避免上下文被稀释。
渐变文字仅用于主标题与关键数字,正文对比度需 ≥ 4.5:1;大面积 mesh 渐变透明度压在 0.5 以下,避免高饱和铺满导致文字发灰。
滚动/悬停动画统一 150–250ms;呼吸缩放幅度 ≤ 8%;开启 prefers-reduced-motion 时全部动画停用,仅保留状态切换。
新版本先放 10% 流量,观察 48 小时;关键看采纳率、追问率、人工接管率三项,任一恶化超过 5% 立即回滚。
首次上线至少埋 8 个事件:提问、召回、重排、生成、采纳、纠错、导出、中断。缺任一环节,后续都无法定位「智慧交汇」在哪一步断掉。
提交你的数据边界与目标指标,我们用 1 次 45 分钟评审会输出:模型选型建议、召回参数初值、可视化看板字段清单与灰度发布节奏。