人工智能基础设施与LLMOps
人工智能架构
没有参考架构，每个团队都会各自挑一个模型、一个向量库、一套编排方式和一种管理密钥的做法。我们定义共享架构，让第二个和第五个人工智能系统比第一个更省钱。
业务问题
什么都攒不下来
第一个人工智能系统贵，是因为一切都是新的。第五个本该便宜，通常却并非如此，因为每个团队都以不同方式解决了同样的问题。于是出现了五种调用模型的方式、五套评测思路、五个密钥存储，而且没有能力在供应商之间切换流量。代价要付两次：一次是重复建设，另一次是当某样东西需要在所有地方同时更改的时候。
我们做什么
定义共享层及其边界
我们设计本该共用的那一层，包括模型访问、检索、编排、评测、可观测性与密钥，同时同样明确地界定哪些应当留在应用侧，因为过度集中会制造瓶颈。这套架构在书写时就要让供应商选择保持可逆，使模型决策不会变成架构上的锁定。我们会用两三个真实用例来验证它，而不是交出一张图就完事。
人工智能架构
能力
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企业人工智能架构
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大语言模型架构
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RAG架构
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智能体架构
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人工智能平台架构
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云上人工智能架构
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混合部署人工智能
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私有化人工智能架构
常见应用场景
常见应用场景
- 在一批人工智能项目并行启动之前，先确立一套参考架构。
- 把多个团队各行其是的实现，收敛到共享基础设施上。
- 针对排除了默认云路径的法域或隔离要求进行设计。
- 复核一套已被证明改动代价高昂的架构。
我们如何交付
我们如何交付
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评估
明确各项约束：驻留、时延、支出，以及现有在跑的东西。
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架构设计
设计网关、路由、缓存与故障切换，让供应商选择始终可逆。
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接入观测
在流量到来之前，先接好可观测性、评测与成本归属。
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运营
按约定的服务水平运行，并按周期复核容量与支出。
技术
技术
- Kubernetes
- Terraform
- vLLM
- Ollama
- LiteLLM
- OpenTelemetry
- Prometheus
- Grafana
- AWS
- Microsoft Azure
安全与治理
安全与治理
数据可以在哪里处理是一项配置，而不是一个假设：在驻留或隔离有要求时，模型可以运行在您自己的云租户或您自己的硬件上。经过网关的流量都会经过认证、归属到具体团队并留下日志，这正是审计轨迹与成本模型得以成立的基础。
合作模式
合作模式
人工智能项目
我们对既定人工智能方案的设计与交付承担责任。
专属人工智能团队
围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。
托管式人工智能
我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。
为什么选择 TeamExtension.ai
我们靠在架构上动手来验证架构
从未承载过真实负载的架构只是一个假设。我们在项目期间就用实际用例检验设计，让错误的假设在修正成本仍然低廉时暴露出来。这也让文档对哪些东西真正共享、哪些只是在图上看着共享，保持诚实。
部分客户
常见问题