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工程实践

面向技术决策者与工程团队的深度文章——不讲概念搬运，只讲我们怎么把 AI 做进企业系统。

什么是事件驱动架构——AI 应用工程化的骨架

事件驱动架构把操作抽象成事件带生命周期回调，天然异步解耦，扛住大模型慢与不可靠。

RAG翻车多在文档处理：PDF表格入库被读错，垃圾进垃圾出，表格还原是前置关卡。

JBoltAI SDK五层架构：应用、能力、事件调度、资源管理、基础设施层。

AI平台扛高并发两层解法：JDK21虚拟线程榨干IO等待，分布式部署横向扩容。

AI应用安全加固堵工程薄弱点：凭证管理、接口鉴权、运行时脱敏，防Key明文泄露。

AI应用上线看五组指标：调用量、耗时、失败率、成本、答案质量，配告警防黑盒飞行。

选大模型最靠谱的方法是实测：同一应用挂三个候选模型，用自己业务问题对比答题。

私有化部署把AI装进企业机房内网运行数据不出域，回答数据安全与架构自主两问。

本地部署选型：Ollama易用适合验证，vLLM高吞吐适合生产并发，可混用路由。