人工智能实战：大模型项目如何从 Demo 走向生产？一套可落地的上线验收清单与架构总览一、问题场景：Demo 很惊艳，上线却一堆问题很多大模型项目在 Demo 阶段非常顺利。演示时：1. 问答流畅 2. 文档能总结 3. Agent 能调用工具 4. RAG 能引用资料 5. 页面效果很好但一上线，问题开始集中爆发：1. 用户问法一变就答错 2. 高峰期接口超时 3. 成本超过预算 4. 日志里有敏感信息 5. Prompt 被诱导 6. 知识库更新后回答混乱 7. Badcase 无法复盘 8. 模型升级后效果退化这说明：Demo 能跑，不代表系统能上生产。本文解决的问题是：如何用一套生产上线验收清单，系统检查大模型项目的质量、性能、安全、成本、可观测性和可运维能力。二、前期如何判断项目还停留在 Demo 阶段？如果你的系统存在以下情况，就还不适合正式上线：