AI产品架构可视化实验室

三种AI交互范式：对话式（多轮对话管理）、表单式（结构化输入输出）、嵌入式（AI辅助填充/建议）。切换模式观察交互流程差异。

数据从原始到可用全流程：采集 → 清洗 → 标注 → 版本管理 → 特征工程 → 训练数据集。

推理服务生产架构：负载均衡 → 推理集群 → 模型路由 → 缓存层 → 限流降级。模拟请求路由与服务编排。

在线评估闭环：用户反馈 → 质量监控 → A/B测试 → 模型迭代 → 灰度发布 → 回到用户反馈，形成持续改进的闭环。

Token成本/延迟/吞吐量优化策略：模型路由（大小模型分工）、缓存命中、批处理、流式输出。调整QPS观察指标变化。

AI产品安全架构：输入审核（PII检测/注入防御）→ 输出审核（有害内容/幻觉检测）→ 审计日志 → 合规策略。切换安全级别观察检查链强度。

AI产品从 Demo → Beta → GA → Scale 的演进路径，每个阶段的技术要求与质量指标逐步提升。