Files
ai-paas-comparison/验证结论.md
T

77 lines
3.2 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# AI PaaS 商业平台 - 验证结论
## 验证概况
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| **验证日期** | 2026-06-27 |
| **验证平台** | DeepSeek、千问、百度文心、数生(Shusheng)、元宝 |
| **验证目的** | 交叉验证架构方案的合理性 |
| **验证范围** | 平台底座、中间件设计、开源选型、计费方案、开发周期 |
---
## 各平台方案汇总
### DeepSeek
- **定位**: 最详细的 Qoder 开发规格文档(29KB)
- **技术栈**: Go + Python + TypeScript + PostgreSQL + Redis + Kafka + Milvus
- **API Gateway**: Apache APISIX
- **计费**: Redis Lua 原子操作 + Kafka 异步持久化
- **亮点**: gRPC + REST 双协议能力注册中心、详细的数据库 Schema、完整的 API 规范
### 千问
- **定位**: 清晰的自研/开源边界划分(8KB)
- **技术栈**: Go + Python + TypeScript + PostgreSQL + Redis + Kafka + Milvus
- **API Gateway**: Kong/Nginx
- **计费**: Token + 订阅混合
- **亮点**: 明确"禁止自研"清单(向量检索用 Milvus、推理用 vLLM、工作流用 Temporal/LangFlow)
### 百度文心
- **定位**: 低代码集成平台视角(34KB)
- **技术栈**: TypeScript/Go + React + PostgreSQL + Kafka + Keycloak + K8s
- **API Gateway**: 自研
- **计费**: 订阅 + 按量
- **亮点**: 连接器引擎(类似 n8n)、低代码设计器、12 周 MVP
### 数生(Shusheng)
- **定位**: 逐模块的 Qoder 操作指令(16KB)
- **技术栈**: Go(核心) + Python(AI) + TypeScript(前端)
- **API Gateway**: Kong
- **认证**: Keycloak + 租户适配器
- **亮点**: 每个模块都有明确的"自研 vs 开源"决策表和 Qoder Action Command
### 元宝
- **定位**: 计费系统深度设计(19KB)
- **技术栈**: Go + Redis + Kafka + PostgreSQL + Stripe/Alipay
- **API Gateway**: Higress
- **计费**: Credit 积分模型(1 Credit = 1000 tokens)、Redis Lua 原子扣费、每日对账
- **亮点**: 最实用的计费实现——Lua 脚本、SQL Schema、Go 代码、对账流程
---
## 共识分析
### 高置信度共识(4/5 以上平台一致推荐)
1. **API Gateway**: 所有平台一致推荐(APISIX / Kong / Higress,三者功能等价)
2. **LLM Router**: 所有平台一致认为是核心模块,需自研
3. **计费原子性**: 元宝+DeepSeek 详细论证了 Redis Lua 方案,其他平台也认可
4. **向量数据库**: Milvus 是首选(千问、数生、DeepSeek 一致推荐)
5. **消息队列**: Kafka 是事件总线首选
6. **认证**: Keycloak 是开源首选(百度、数生推荐)
7. **开发策略**: 核心业务自研 + 基础设施开源,所有平台一致
8. **技术栈分层**: Go(高性能网关) + Python(AI 服务) + TypeScript(前端),所有平台一致
### 中等置信度共识(2-3 个平台推荐)
1. **Agent 编排**: LangFlow(千问推荐)、自研可视化编辑器(数生推荐)
2. **工作流引擎**: Temporal(千问推荐)用于长事务
3. **LLM 推理**: vLLM/SGLang(千问推荐)用于本地模型部署
### 存在分歧
1. **平台底座**: CoAI/Prism vs 全自研 vs Sovra(许可证问题是关键约束)
2. **IM Bot**: LangBot vs 自研网关(取决于微信协议支持需求)
3. **低代码 vs 代码优先**: 百度偏低代码,其他偏代码优先