第40章：【高级篇综合实战】从零构建企业级 LLM 应用平台
1. 项目背景恒通金融——持牌金融机构，AI 应用有三条不能碰的红线：数据不出内网（所有模型推理、文档存储、日志必须在企业内网完成）、所有操作可审计（谁、什么时间、调了什么模型、输入了什么 Prompt、输出了什么——全链路记录，保存 5 年）、AI 回复合规性 100%（不会承诺收益、不会暗示内幕、所有风险类回复自动附带免责声明）。CTO 发现了 Dify 的潜力，但原生版本不满足这三条红线。于是决定深度定制一套"恒通金融 AI 平台"——自研合规审查节点、自定义金融安全 Agent 策略、集成私有化 GPU 集群部署的 vLLM 金融大模型、基于 ELK 的全链路审计日志系统。这个综合实战是全专栏的"终极考试"——你需要动用 39 章学到的全部知识，不是"用" Dify，而是"改" Dify。2. 项目设计——剧本式交锋对话小胖：“大师，金融客户的合规要求太变态了——AI 回复里不能说’保证收益’、不能说’稳赚不赔’，如果提到年化收益率必须加’投资有风险’的免责声明。我试了 System Prompt 约束，但 GPT 还是偶尔违法——因为它太’热心’了。”大师：“System Prompt 是道德约束（软约束），不能替代合规审查（硬约束）。你需要一个合规审查节点——放在 LLM 节点和结束节点之间。在 AI 回复发送给用户之前，先经过合规审查节点的
