把生成与校验分开部署：为什么不该互相影响

生成与校验耦合会互相拖累。本文给出分开之后的四个好处（重点：可重放只重跑校验）、推荐的四段分段与独立重试、接口怎么定与三个常见反模式。

"生成"与"校验"耦合，会互相拖累

常见架构问题 ✗：同一个服务里既调用模型生成 ✔，又做规则校验与落库 ✔。

结果是：校验加严 → 生成也变慢 ✔；生成限流 → 校验也被拖住 ✔；

更糟的是**校验失败时重试整个生成** ✗（白花钱 ✔）。

**把"生成"与"校验"分开** ✔：职责分离、独立扩缩、独立失败 ✔。

1. **独立扩缩**（校验是纯计算，便宜且快 ✔ —— 不必跟模型一起排队 ✔）；

2. **独立失败**（校验服务挂了 → 可以降级为"标记待人工" ✔，而不是整体不可用 ✔）；

3. **可重放**（生成结果存下来 ✔ → 校验规则改了可以**只重跑校验** ✔，不用重新调用模型 ✔）；

4. **可审计**（校验是确定性的 ✔ → 结果可复现、可解释 ✔）。

**第 3 条最省钱** ✗→✔：规则调整（新增词表、改阈值 ✔）只需重跑校验 ✔。

```

① 准备（输入规范化、权限判定 —— 见输入规范化那篇 ✔）

② 生成（调模型，产出原始输出 + 元数据 ✔）

③ 校验（schema、规则、词表、证据一致性 ✔）

④ 落库/交付（幂等写入 + 审核队列 ✔）

```

**每段独立重试** ✔：生成失败重试生成 ✔；校验失败**只重跑校验** ✔（或带上错误回喂重生成一次 ✔）。

**生成**输出：原始输出 + `model/prompt_version/index_version` + token/成本 ✔；

**校验**输入：原始输出 + 上下文（资料片段 id ✔）；输出：`pass/fail + reasons[]` ✔；

**关键**：校验结果是**结构化的**（便于统计哪条规则最常拦 ✔ —— 见约束变校验 ✔）。

**校验写在提示词里** ✗（模型自己审自己 ✔ —— 应该是外部校验 ✔）；

**校验失败就整体重试** ✗（成本翻倍 ✔）；

**校验与生成同一进程同一队列** ✗（互相拖累 ✔）。

> 改一条校验规则后 ✔，你能否**不重新调用模型**就把已有结果重跑一遍校验 ✔？

> 不能，说明生成与校验还耦合在一起 ✗。