后端接入AI大模型，会重塑服务开发模式吗
后端接入大模型后，第一个被重塑的不是数据库，而是接口契约。传统接口追求同输入同输出；模型却可能超时、胡答、引用缺失，200状态码也不代表答案可用。所以AI接口要多一层可解释的失败：置信不足时拒答，检索为空时返回证据缺失，工具调用失败时降级到规则或人工。日志也不能只记耗时，要能还原模型版本、提示词、检索片段和工具结果。RAG、向量库只是新组件，高可用、限流、缓存、监控这些老后端基本功反而更重要。区别是你要开始为“不确定性”设计接口。你们项目接模型后，最先补的是降级、评测，还是全链路追踪？
发布于 湖北
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