架构师
架构师核心价值:
- 设计可演进的系统，降低未来变更成本
- 定义清晰的抽象层，在其下封装具体的实现
- 基于当前需求和团队情况，选择一种具体实现
- 明确记录当前选择、切换成本、切换触发条件和备选方案
- 通过配置和工厂模式来组装系统，使得未来更换组件时只需修改少量配置代码
实例：基于 架构师核心价值 设计及实现RGA系统
假设业务需求：企业内部知识库，支持多种格式文档，需要高准确率和可接受的响应时间。
首先定义以下抽象接口：
- DocumentLoader: 文档加载
- TextSplitter: 文本分割
- VectorStore: 向量存储
- Retriever: 检索器
- Generator: 生成器
- RAGSystem: 整个RAG系统
然后，为每个接口提供一个基于LlamaIndex的具体实现，但通过依赖注入的方式，使得可以轻松替换为其他实现（如LangChain、Haystack等）。 最后，提供一个配置，通过配置可以切换不同的实现，并探讨切换成本。
架构师在这个例子中的核心工作
1. 设计抽象，而非实现
# 坏架构：直接使用具体框架
from llama_index.core import VectorStoreIndex
index = VectorStoreIndex.from_documents(docs) # 直接绑定LlamaIndex
# 好架构：先定义抽象接口
class VectorStore(ABC):
@abstractmethod
def search(self, query: str) -> List[Document]: ...
2. 量化切换成本，而非猜测未来
# 在配置中明确记录
switch_cost_estimate = {
"llamaindex_to_langchain": {
"estimated_hours": 8, # 明确的工作量
"data_migration": "无需迁移", # 明确的数据影响
"risk_level": "低" # 明确的风险
}
}
3. 建立反馈循环，而非一次性决策
# 基于实际数据做决策
def _should_switch_framework(self):
# 不是基于"我觉得"，而是基于"数据表明"
error_rate = self._calculate_error_rate()
avg_time = self._calculate_avg_response_time()
return error_rate > 0.1 or avg_time > 3.0
4. 设计逃生通道，而非祈祷不出错
def _try_fallback_framework(self, query: str):
"""当主框架失败时，有明确的备用方案"""
return {
"fallback_triggered": True,
"switch_advice": self._get_switch_advice() # 具体的切换指南
}
架构师的价值清单
| 交付物 | 价值 |
|---|---|
| 抽象接口 | 保护业务代码不受框架变更影响 |
| 适配器层 | 让框架切换成为配置变更，而非代码重写 |
| 成本清单 | 让每个决策的代价透明、可评估 |
| 监控指标 | 用数据驱动决策，而非主观判断 |
| 切换协议 | 明确的切换步骤和回滚方案 |
总结：架构师不预测哪个框架会赢，而是设计一个无论哪个框架赢了我们都能轻松跟上的系统。