从POC到生产：200+企业级GenAI落地的硬教训

这场演讲不是炫技，而是一位一线构建者对企业级生成式AI落地的复盘。从多模态搜索的现场演示，到AWS上的分层架构，再到ROI与个性化的取舍，Randall Hunt分享了把POC真正推向生产环境时，最容易被忽视却代价高昂的经验。

我们是“建东西的人”：从客户问题出发的视角

这一切从一个很朴素的自我定位开始。Randall Hunt一上来就说：“We are builders.” 在Caylent，他们不是卖概念，而是直接帮客户把想法变成能跑的系统——不管是“我想做一个App”，还是“我想从Oracle迁到Postgres”。为什么这点重要？因为这决定了他们看待GenAI的方式：不是实验室里的玩具，而是要进企业、要被真实用户每天使用的生产系统。

这种背景也解释了为什么演讲几乎没有空泛的愿景，而是不断回到“我们真的做过什么”。他快速列举了多个客户项目，然后选择直接做一个demo，而不是讲PPT。这背后有一个隐含判断：在企业环境里，GenAI是否有价值，不取决于模型多新，而取决于能否嵌入现有业务流程，并稳定运行。正如他反复强调的，“this is how we build these things”，方法比口号重要得多。

多模态搜索的吸引力：Demo背后的真实需求

演讲中第一个被拉到台前的技术点，是多模态搜索（multimodal search）。简单说，它让文本、图片等不同模态的数据，可以通过统一的Embedding空间被检索和理解。Randall直言：“one of the things that I'm most interested in right now is multimodal search.” 这不是跟风，而是来自客户需求的直接反馈。

在demo里，他展示了基于多模态Embedding的搜索体验，并顺势引出一个关键问题：当数据形态越来越复杂，单一模态的搜索已经无法支撑真实业务。这也是为什么企业开始认真投入多模态架构。但他并没有把重点放在“效果有多惊艳”，而是强调实现路径和可维护性——Embedding如何生成、如何存储、如何被不同系统复用。这些细节，决定了一个demo能否走出会议室。

架构不是画出来的：多数据库与分层设计的代价

紧接着，Randall切换到架构视角，展示了一个并不“优雅”的现实：同一个系统里，往往并存着多种数据库和存储方案。他提醒观众注意这一点：“You'll notice that I've put up a couple of different databases there.” 这不是炫复杂，而是200多个部署项目逼出来的结果。

为什么这很重要？因为很多POC失败，正是卡在从单一原型到复杂生产环境的跃迁上。不同数据类型、不同访问模式，很难用一种数据库解决。演讲中，他把这种分层架构与AWS的基础设施结合起来讲，明确指出底层、中间层、面向终端用户的层各自承担的责任。这里的“hard lessons”在于：如果一开始不接受复杂性，后期一定会用更高的代价补回来。

ROI与个性化：企业真正关心的不是模型

当话题进入“lessons learned”，讨论明显从技术转向决策层关心的问题。Randall抛出一个直白的问题：“my ROI？ What do I expect？” 在企业语境下，GenAI项目最终要回答的不是“能不能做”，而是“值不值得做”。

他展示了自助式生产力工具和面向终端用户的应用之间的差异，并强调个性化的力量。在后半段，他指出，系统一旦能够“personalize to the individual end user”，就会进入一个“extremely powerful paradigm”。但前提是，你已经解决了成本、稳定性和治理的问题。这个顺序非常关键，也是不少团队踩过坑后才明白的：个性化是加分项，而不是救命稻草。

总结

从这场演讲可以看出，POC到生产的距离，远不只是“再优化一下模型”。真正的挑战在于架构选择、数据形态、运维复杂度，以及能否讲清楚ROI。Randall Hunt的分享价值，不在于某个具体技术点，而在于一种务实的方法论：先解决能跑、能用、能算账的问题，再谈规模和未来。对任何想把GenAI带进企业核心业务的人来说，这些“硬教训”都值得提前听一遍。

关键词： 生成式AI， 企业落地， 多模态搜索， Embedding， AWS架构

事实核查备注： 演讲者：Randall Hunt；公司：Caylent；视频标题提及“200+ Enterprise GenAI Deployments”；技术名词：multimodal search、多模态Embedding、AWS；引用原话包括“We are builders.”、“one of the things that I'm most interested in right now is multimodal search.”、“this is how we build these things”、“my ROI？ What do I expect？”、“personalize to the individual end user”。