导语：
最新多模态模型提升了长上下文与工具使用能力，但企业落地仍需“可验证的检索增强、可观测的工具编排、可追责的评测与安全”。本文给出生产级路线与操作清单。
1. 场景分级与目标
- P0（合规/资金）：人机共审，输出必须带引用与置信度；低置信度强制人工。
- P1（运营效率）：设置信心阈值与兜底模板，引用率达标才自动回复。
- P2（探索）：限流与预算，实验标签隔离日志。
2. 数据与检索增强
- 切分：结构化表保留键列与单位，文档按语义+结构混合切分，图像抽取区域特征，音频转文本再切分。
- 多路检索：向量（多模态）+ BM25 + 结构化 DSL，融合排序，支持分片与冷热分层。
- 版本：嵌入模型/索引/特征管道版本化；检索日志记录
query/ctx/index_version/model_version/latency，支持回放。
3. 工具编排与路由
- 路由策略：按输入模态与意图选择文-only/多模态模型、搜索/计算/代码/数据库工具；高风险场景双模型交叉验证。
- 编排：使用 DSL/可视化工作流，节点可复用与版本化；每个节点输出可观测并写入审计。
- 记忆：对高频问法启用缓存；对长流程启用计划-执行-回顾机制。
4. 提示与对齐
- 模板：强制引用、拒答、格式化输出；表格/代码用 JSON/SQL 约束；定义工具调用上限与温度。
- 安全：输入做注入/越权/隐私检测；输出做引用校验、敏感遮罩、拒答策略；对外露接口启用速率与成本配额。
- 对齐：偏好数据分桶，指令对齐模型定期对比基线；拒答与安全评测必跑。
5. 评测与基线
- 集合：覆盖文本、图文、表格、多轮、长上下文，包含拒答与越权样本。
- 指标：准确/引用率/拒答率/事实性抽检、延迟、成本；检索召回与 NDCG；工具调用成功率。
- CI：模型/提示/检索/编排变更必跑基线；低于阈值阻断，结果入看板。
6. 成本与性能
- 监控：tokens、上下文长度、检索延迟、缓存/批处理/KV Cache 命中、工具耗时。
- 优化：分层索引、截断+检索补充、批处理/流式、轻量模型兜底、复用中间结果。
- 预算：接口/租户预算与配额；超限自动降级或切轻量模型，事件入审计。
7. 安全与合规
- 输入：注入/隐私/恶意指令检测；图片涉政/涉黄/人脸过滤。
- 输出：引用核对、敏感遮罩、拒答策略；高风险场景开启双模型交叉验证。
- 审计：请求/检索结果/引用片段/模型与索引版本/工具链路/安全判定全链路可导出。
8. 部署与灰度
- 流程：评测→灰度 1%-5%-20%-全量，覆盖高峰时段。
- 观察：准确/引用/拒答/延迟/成本/安全拦截/工具成功率；停止条件自动回滚。
- 回滚：模型/索引/提示/工作流版本可一键回退；30 分钟内验证核心指标。
9. 反馈与回溯
- 反馈池：用户纠错、低置信/低引用/拒答样本、人工审核；定期标注与回流。
- 回溯索引：按
scene/model/index/workflow/dataset版本存档，请求可重放对比。 - 提示迭代：低引用样本驱动提示优化或检索重排；评测刷新后再灰度。
10. 周报与看板
- 质量：准确/引用/拒答/事实抽检、低分样本 TopN。
- 检索：召回/NDCG、延迟、缓存命中、索引版本分布。
- 成本：token/请求、批处理/缓存命中、降级次数与效果。
- 安全：拦截类型、误报/漏报、审计导出次数。
11. 操作示例
- CI 集成：
make eval跑基线与安全集，低于阈值退出非零；基线结果推送到看板。 - 成本降级：监控 token 与延迟，超阈值自动切轻量模型或缩短上下文并记录事件。
- 证据包：灰度期间记录评测结果、模型/索引/提示/工作流版本、引用样本、拦截与降级日志，可导出 CSV/PDF。
结语：
把“检索增强 + 工具编排 + 评测基线 + 成本/安全护栏 + 回溯”做成默认流程，多模态智能才能长期稳定可审计地运行。
