业务目标
明确要解决的性能、扩容、稳定性、覆盖、互连或运维问题，并确认上线优先级。
方案结论
本地代理式 AI 适合对数据不出域、交互时延和离线可用性有明确要求的团队。RTX GPU 可以作为本地推理加速候选，Gemma 模型则需要根据参数规模、量化方式、上下文长度和并发量评估显存与性能。
先澄清组件边界
旧页面同时出现 RTX、Gemma、TensorRT-LLM 与 Spark。实施前必须确认 Spark 指 Apache Spark 数据处理框架、NVIDIA 的相关加速组件，还是其他同名产品；不同含义对应完全不同的架构和验收方法，不能混为一个固定方案。
参考架构路径
- 数据在本地完成清洗、检索或特征处理。
- Gemma 模型根据设备显存选择精度、量化和上下文配置。
- 推理运行时负责 GPU 加速、批处理和缓存。
- 代理层连接本地知识库、工具和权限系统。
- 审计层记录提示、工具调用、失败和人工接管。
适用场景
- 内部知识检索、代码辅助和离线智能助手。
- 数据不能直接发送到外部服务的研发或业务环境。
- 需要在固定硬件预算内验证本地模型效果的 PoC。
验收指标
| 维度 | 建议记录 |
|---|---|
| 模型质量 | 目标问题集准确率、拒答和引用命中 |
| 性能 | 首字延迟、生成速度、并发和显存峰值 |
| 安全 | 数据边界、权限、日志和敏感信息处理 |
| 稳定性 | 长时间运行、异常恢复和人工接管 |
风险边界
页面不对具体 RTX 型号、Gemma 版本或性能倍数作统一承诺。最终配置必须基于选定模型、硬件和真实问题集测试。
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