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# 场景识别与技术选型
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## 三招判断适配度
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- 频次：是否每天出现
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- 复杂度：是否需要看多个因素
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- 容错：是否允许偶尔错误
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## 不适用的边界
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- 规则清晰 → 用代码/规则引擎更稳更便宜
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- 要求 100% 准确 → AI 不合适
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- 一次性工作 → 人工处理即可
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## 部署选型
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- 供应商（API/Agent/工作流）：验证快、维护省心、需评估数据外流
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- 私有化（云/本地）：数据可控、长期成本可控、需工程与运维投入
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## 语言与框架
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- 原型：Python（LangChain、LangGraph）
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- 生产：Go（Eino、LangChainGo）
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- 团队策略：纯 Go 团队可直接 Go，但建议保留原型快速验证
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## 私有化阈值与硬件预算
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- 模型容量：7B≈16G 显存；14B建议 24–48G 显存（16G 需重度量化）
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- 阈值测算：月 API 费用 ≈ 硬件折旧/月 + 运维人力/月 + 合规需求
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## 一句话总结
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先用数据选场景与方案，原型快跑，生产稳落，达到阈值再私有化。
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## 一句话引出
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随后进入“实战落地”，用订单诊断完成端到端演示。 |