AI项目落地需要遵循三个核心阶段：准确度、延迟和成本。这三个阶段环环相扣，需要按顺序逐步优化。
第一阶段：准确度优先
核心原则
在AI落地的初期阶段，准确度是第一要务。如果模型的准确度无法满足业务需求，优化其他方面就毫无意义。
实施策略
1. 使用顶级旗舰模型
- 选择各大厂商的最强模型（如千问最优版、DeepSeek最优版、GPT-4、Claude最优版等）
- 目的：确保提示词设计本身是有效的
- 避免陷阱：不要用小模型测试，否则无法判断问题出在提示词还是模型能力上
2. 关于微调的建议 在第一阶段不要考虑微调，原因如下：
- 微调增加技术复杂度，会与业务复杂度叠加，导致实现困难
- 微调需要全面评估模型的基础理解能力是否下降，测试成本极高
- 现有通用模型（相当于本科生到研究生水平）已能满足大多数垂直领域需求（电商、法律、客服等）
- 先用最好的模型把场景跑通，建立准确度基线
第二阶段：优化延迟
当准确度问题解决后，进入第二阶段——优化响应延迟，提升用户体验。
优化方案
方案一：模型降级
- 尝试将大模型替换为参数更小的模型
- 小模型推理速度更快，可降低延迟
方案二：选择更优算力厂商
- 为追求更好的用户体验，可以选择响应速度更快的服务商 (比如groq)
- 适当增加预算(GPU)，换取更低的延迟
方案三：特定场景的微调 以知识库路由为例，这是微调的理想场景：
- 第一步：使用大模型完成路由任务，积累一段时间的运行数据
- 第二步：收集真实用户反馈和测试数据，确保准确性
- 第三步：将这些高质量数据作为训练集，微调一个小模型
- 结果：既保证了准确度，又降低了延迟
第三阶段：降低成本
只有当准确度和延迟都达标后，才进入第三阶段——成本优化。
优化策略
1. 结合商业模式考虑成本 根据业务的盈利能力和用户付费意愿，制定合理的成本目标。
2. 引入技术优化手段 参考成熟产品的实践（如 Cursor）：
- 上下文优化：更精准的上下文管理，减少token消耗
- 任务拆解：使用 to-do list 等方式拆解复杂任务
- 子代理模式：其他IDE也有引入 sub-agent 架构
- 模型降级：在保证质量的前提下，将部分场景替换为更小的模型
3. 持续迭代 利用各种技术手段，在不影响用户体验的前提下，逐步降低完成业务场景的成本。
总结
AI落地三阶段的核心逻辑：
- 准确度阶段：不惜成本，用最好的模型验证场景可行性
- 延迟阶段：在保证准确度的前提下，优化响应速度
- 成本阶段：通过技术手段，在不损失质量的情况下降低成本
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