导语
后端体系进入“微服务 × 大模型”的协同阶段：围绕推理服务、向量检索、特征/嵌入与个性化策略形成新“智能中台”。这要求我们把传统的稳定性工程（容量、隔离、节流与降级）扩展到“模型不可预期性与上下文漂移”的治理，把“推理作为基础设施”纳入平台工程与可观测性范式。
技术趋势
- 服务架构：
- 模型服务化：以 gRPC/HTTP 流式接口封装推理，支持并发、超时与分级降级；
- 检索增强：向量数据库与索引构建形成“知识即服务”，与特征库联动；
- 策略引擎：对话状态管理、工具选择与安全校验前置到策略层，减少业务侧重复实现。
- 韧性与成本：
- 限流与优先级：区分用户等级与场景优先级，构建“硬限流+软降级”组合；
- 缓存与结果复用：对热门查询与可复用中间结果进行多层缓存，配合分布式追踪定位长尾瓶颈；
- 成本治理：按模型/提示词/上下文长度计费与预算报警，推动提示词工程与上下文压缩落地。
- 可观测性与质量：
- 指标：QPS、P95/P99 延迟、令牌吞吐、错误类型分布（拒答、超时、越权）；
- 日志与追踪：为每次推理分配 TraceID，关联上游请求、检索与工具调用；
- 质量评测：离线基准+在线 A/B，结合合规过滤与内容评分形成闭环。
落地建议
- 将“推理服务”纳入平台工程资源目录，明确容量、可用区与故障演练；
- 统一数据与知识的生产与消费流程，避免“知识孤岛”与版本漂移；
- 在服务治理层引入安全审计与合规策略，确保可追踪、可回滚、可问责。
参考资料
- 微服务与大模型（InfoQ 系列） — https://news.google.com/rss/articles/CBMiXkFVX3lxTE5KOWlieWllNmU4dGxkVEpCRW5GYVNPN0RGNFBjRGFCbHhqdjlGR2thYmI5LTVRODBHUW1wQm5qOU1vM3FvLThJN244NzA3OG9vTzlIT3hMaDd2aXU3UFE?oc=5
- 云原生微服务治理（企业案例） — https://news.google.com/rss/articles/CBMiXkFVX3lxTE40NmVvUUZRV2ozaWpvaUVxU2N1Q3Q5TTE1VGZOUTRxaVdHM2txVG1uTUxsTFVDYzhQRXJkMzV4ZjVoS1N1TjVlYTQtTk16V0JUdTNNUVlhamFJcHNDZ3c?oc=5
