AI网关向量数据库

这两年我参与过七八个AI模型上线的项目，从最早的试点到后面全公司推广，踩过的坑基本能写一本书。我的判断很直接：AI模型与服务网关的落地不是技术选型问题，而是流程编排问题。很多团队一上来就纠结用哪个大模型、参数调到多少、推理卡买几张，结果系统上线三个月还在做POC。真正卡住他们的往往不是模型能力，而是

先把我的判断放在前面：模型网关从来不是一个\”买大买小\”的问题，而是一个\”匹配\”的问题。我做过七八个模型网关的选型与落地项目，从三十人的创业团队到几万人的集团，最常见的情况不是选错了产品，而是给一个日均请求三千次的团队配了集群化的高可用方案，或者反过来，让一个日请求量已经到千万级的业务跑在单机网关上，

大模型网关这个项目，我从选型到上线跟过三轮，踩的坑比预想的多。要说落地分几步，我给客户的答案一直是七步：场景白名单 → 模型与算力盘点 → 接口契约与元数据 → 数据底座 → 路由限流与降级 → 可观测与成本看板 → 灰度与复盘机制。听着像流程文档，但真正决定成败的不是这七步本身，而是其中几步的先后