概述

某营销合规技术机构通过在某中心生成式AI服务上实施提示工程技术，实现了对复杂网页内容的合规违规检测。该解决方案能够处理包含多产品元素的网页，通过上下文感知分析提取结构化数据，并集成到规则引擎中进行自动化合规检查。

技术架构

系统采用事件驱动的无服务器架构，核心组件包括：

• AI推理服务：通过某中心生成式AI服务调用基础模型进行内容提取和分析
• 应用推理配置：支持精确跟踪和优化推理成本
• 事件处理流水线：使用事件总线、消息队列、无服务器函数、对象存储和NoSQL数据库构建可扩展处理流程
• 提示管理：支持提示词的版本控制、测试和部署
• 任务编排：通过消息队列高效管理工作流

处理流程

1. 上游ETL流程处理数百万网页
2. 页面检索触发合规检查事件
3. 数据根据元数据存储到对象存储
4. 事件总线将对象存储事件路由到消息队列
5. 无服务器函数消费队列消息并进行AI分析
6. 使用NoSQL数据库存储客户定义的产品模式
7. 提取数据以结构化JSON格式存储
8. 事件总线将提取数据转发给下游处理
9. 应用合规检查和业务规则

成本优化

采用双重优化策略：

变更数据捕获：

• 通过元数据哈希避免重复处理相同页面
• 人工评估任务工作量减少15%
• 分析师工作量动态降低50%以上

多阶段推理：

1. 使用轻量级模型进行初始过滤
2. 使用中型模型对识别产品进行批量分析
3. 通过上下文感知处理提高准确性同时最小化token消耗

提示工程实践

通过集中式提示管理服务实现：

• 提示词版本控制和部署管理
• 动态引用提示配置
• 标准化模型调用接口
• 快速测试和迭代能力

性能指标

• 每日处理150-200万页面
• 提取40-50万产品信息
• 每日产生约50万条需要审核的规则观察结果

技术优势

1. 动态解析和提取复杂网页内容
2. 保持高可靠性和成本效益
3. 减少冗余处理降低运营成本
4. 简化合规工作流程同时保持准确性

该解决方案通过生成式AI技术将合规检查转化为竞争优势，使团队能够专注于创新和价值交付。
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