AI 应用安全、高效地部署到生产环境？

部署架构

用户 → API Gateway → Load Balancer →
AI Service (多实例) → LLM API / Vector DB

关键考虑

1. 性能优化

流式输出: 提升用户体验
缓存: 相似问题复用结果
异步处理: 长任务放后台

2. 成本控制

模型选择: 简单任务用便宜模型
Token 优化: 精简 Prompt
限流: 防止滥用

3. 安全防护

Prompt 注入防护
输出过滤
敏感信息脱敏

4. 监控告警

延迟监控
错误率
Token 使用量
成本追踪

常用部署方案

方案	适合场景
Vercel	简单应用、快速上线
AWS Lambda	按需付费、自动扩缩
Docker + K8s	大规模、高可用

实战项目

将你的 RAG 系统部署到生产环境，实现：

API 接口
流式输出
基本监控

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生产环境部署

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