#RAG #大模型应用 #Agent #AI工程化 #后端开发
现在RAG和Agent的Demo遍地都是，但能稳定跑在内网企业环境的不多。
做过多个企业私有知识库与业务Agent项目之后，整理一份上线前检查清单，覆盖数据层、检索层、模型层、工程与安全层，可直接拿来做项目评审。
1. 数据层校验
- 文档源：文件版本管理、去重、增量更新策略；淘汰过期文档
- 文本抽取：PDF/图片OCR、表格解析质量，脏数据过滤
- 数据权限：文档归属部门，问答时权限隔离，防止越权读取资料
2. 检索层校验
- 分块策略：不能固定chunk大小，根据文档结构自适应分块
- 多检索混合：向量检索 + 关键词检索，召回结果融合
- 召回评测：构建测试集，评估召回准确率，Bad Case分析
- 元数据携带：文档来源、页码、版本，用于答案溯源
3. 模型与Agent逻辑校验
- 幻觉控制：强制引用原文，禁止无来源编造；幻觉指标持续监控
- Agent边界：明确哪些动作允许执行，哪些禁止；做输入输出校验
- 成本控制：模型路由，简单问题调用轻量模型，复杂问题才调用大模型
- 异常兜底：模型超时、服务不可用时降级策略
4. 工程 & 安全 & 可观测性
- 并发限流、调用链路日志、问答审计日志
- 内网部署兼容、网络策略、数据不出网合规要求
- 告警体系：向量库、模型服务、API调用异常监控
- 自动化评测流水线：每次版本更新自动跑测试集
小结
RAG/Agent生产化，难点不在于跑通Demo，而在于稳定、安全、可控地持续服务业务。
调参只是很小一部分，数据治理、权限、评测、可观测性才是生产环境核心。
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