Python后端，五年。早些年写 Flask，后来整个组切到 FastAPI，接口文档自动生成那套用顺手了。平时主要写订单、库存这类业务接口，跟算法组基本不搭界。去年组里说想“用大模型搞点提效”，没人主动揽，我半推半就接了这摊活。

说实话，一开始我当成负担。大模型不是算法组的事吗？我一个写业务接口的，调个API能写出花来？结果半年下来，我前后做了三个内部工具，两个还在日常用，一个黄了。前同事小赵听说我在弄这个，立马问“能复用不”，我俩后来还拉了运维老周一起看部署。把过程记下来，给做后端的兄弟当个参考。

那会儿我以为“接大模型”得懂算法、得会训练，后来发现根本不是那么回事，就是个会调接口的后端活儿。

一、第一个：代码评审助手（成了，但只是辅助）

思路简单：每次有人提MR，CI流水线调我一个 FastAPI 接口，我把 diff 发给大模型，让它按我们组的规范挑毛病——空指针、接口没设超时、该打日志的地方没打、变量名瞎起。

技术上没多复杂：FastAPI 起个 /review 端点，接收 webhook 推来的 diff，拼好 prompt 调大模型，把返回写回评论区。我们组新来的小孙说，这东西帮他少挨了不少骂。prompt 里我贴了我们组平时的 code review 清单，让它照着一条条查，比它自由发挥准。它也有误报，大概十回里有一两回挑的是假问题，我们当参考看，不死信。

但边界很明显：它看不懂业务意图，偶尔一本正经胡说，比如把一个故意留的兜底逻辑说成bug。所以我们只当辅助眼睛，绝不自动合并。它也替代不了人做架构层面的判断。后来我加了个开关，只让它看新增行、不碰测试代码，噪音小了不少。并发一高模型接口会超时，我又加了个队列限流，错峰去调。

二、第二个：内部文档问答（成了，RAG那套）

公司 wiki、历史需求文档、接口说明，散得到处都是。我做了个 RAG：文档切块、Embedding 进向量库，FastAPI 提供 /ask 接口，前端是个极简页面。

切块这里踩了坑。刚开始按固定字数切，经常把一张参数表从中间劈开，召回出来的内容缺胳膊少腿。后来改成按标题层级切，才像样。Embedding 用的开源模型，部署在内网，数据不出域。检索时我让接口返回命中的原文片段和出处链接，方便人核对，不让模型只给一句结论糊弄过去。高频问题我顺手缓存到 Redis，省一圈 token。有人追着问“那超时要重试几次”，它能顺着答，但步骤对不对得自己判断，不一定适配我们框架。

效果是真的香：问“退款接口哪个参数必填”，比翻 Confluence 快多了。但文档过期的它也当真，所以索引得定期重建，不然模型拿旧文档忽悠你。老周后来写个定时任务，每周末跑一次增量重建。

三、第三个：自动生成周报（黄了）

这个最可惜也最该黄。我想从 Jira 和 git 日志自动攒周报，省得每周五瞎编。试了一版，模型确实能串出像样的话。

问题出在“可信”上。它爱夸大，把进行中的写成完成了，把别人的活安我头上。领导看了一次周报，问我“这功能不是还没上线吗”，我当场社死。后来我们达成共识：涉及对人的评价、对事的定性，AI生成的东西人不敢直接用，这活儿撤了。撤之前我试过让它只列“做了什么”、不写“效果怎样”，结果它还是忍不住加戏，干脆不要了。

四、半年下来，边界在哪

三个工具，两个能日常跑，一个搁置。最大的体会不是“怎么接大模型”——FastAPI 包一层调 API，门槛不高。难的是三件事：输出可信、可控、可审计。

token 成本得算，不然月底账单爆炸；响应延迟得压，同步等模型会拖垮接口，我后来改成异步任务加缓存；幻觉得防，关键结论必须能追溯到原始数据；数据不出内网是硬要求，很多场景只能跑开源模型，显存不够时还得量化瘦身。我还把每次模型输入输出落库，出问题能复盘，/ask 接口也加了登录校验，不能谁都能来问公司机密。顺带说，FastAPI 我本来就会，真正花时间的是搞懂 RAG 切块和 Embedding 怎么选，这块新手得自己踩坑。

我没靠这三个工具升职加薪，也不觉得这是什么了不起的转型，就是把原本手工的活儿，用新办法重做了一遍。

说句真心话：别听那些“后端不学AI就被淘汰”的吓人话，也别神话它能替你干多少。它适合做重复、清晰、可校验的活；一旦涉及判断和担责，还是得人上。

做后端的兄弟，你们组有用大模型做提效工具吗？成了还是黄了？评论区聊聊。

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