Parsewise 技术架构
Parsewise 是怎么搭起来的
四根工程支柱。 RAG 负责找知识，模型层对接任意大模型，function calling 给它一双手，安全边界守住边线。
所有渠道共用一条流水线
技术看不见 — 看得见的是一秒内的答案。 无论在哪里提问，每个问题在内部走的都是同一条路。
任意渠道的提问
挂件、API 还是 SDK — 客户那句话都进同一条流水线。
知识库检索
RAG 按语义找到片段，只要零点几秒。
带上下文的模型
大模型拿到片段和工具 — 然后决定是回答还是动手。
流式回答
首个 token 不到一秒 — 答案逐字打进对话。
数据进去，答案出来。 内圈是 RAG、大模型和 function calling 组成的热核；外圈是技能、连接器、API 和安全边界。
整个平台一张图
种格式。 文件、表格、音频和视频都原样读取。
种模型模式。 function calling 加标准协议 — 适配任意模型。
种边界。 俄罗斯云、私有化部署，或完全离网隔离。
你的数据。任意模型。你的边界
有三件事始终由你决定。 平台不跟你较劲：原样读你的数据，用你信任的模型说话，住在你选定的边界里。
毫秒累加成一秒
流水线的每一段都掐着表。 所以总的来说，客户还没眨完两下眼，答案的第一个字就出来了。
首个 token
每个渠道都支持流式
检索 p95
语义检索，覆盖整个知识库
可用性
目标服务水平
调度器
后台任务循环
无聊但可靠的砖头
生产环境不用奇技淫巧。 都是久经考验的工具 — 凌晨三点被叫醒也扛得住。
向量库
pgvector：语义检索就挨着主库。
嵌入
多语种、1024 维 — 用语义而不是关键词。
SSE 流式
答案逐 token 打出 — 挂件、API 和 SDK 都一样。
Kubernetes
编排调度，并按负载自动扩缩容。
监控
流水线上每个节点都有指标和告警。
备份
定期备份，恢复流程演练过。
自己掀开引擎盖看看
技术最好的演示，就是一个真在跑的助手。 用你自己的数据，一个晚上把它搭起来。
告诉我们你的需求
各类型项目逐年增长
MVP、重构、AI 与运维——累计
工作室在关键维度上的画像
速度、质量、透明、工程
调研、设计与研发相互交叠
并行推进——不是瀑布