在加密货币领域，一条新闻的误读就可能导致数百万美元的损失。我们之前的情感分析系统——一个由开源模型和自托管语言学习模型（LLM）混合而成的系统——难以应对25种全球语言的实时新闻流。一个典型的故障场景是：当“以太坊合并”之类的事件在不同的语言社区引发截然相反的解读时，我们的系统要么延迟飙升，要么生成相互矛盾的情感标签。这迫使我们重新思考核心挑战：如何为全球用户提供快速而准确的市场洞察？最终的答案在于精心设计的“多模型共识”架构。
建筑演变：从单一模型到专家委员会
我们最初陷入了寻找“通用模型”的陷阱。经验证明，没有哪个单一的LLM模型能够同时满足生产级处理速度、多语言准确性和加密货币领域专业知识的要求。Claude 3 Haiku响应迅速，但对中文社区俚语的理解有限；我们精心调校的Mistral模型在解析项目白皮书方面表现出色，但在长文本吞吐量效率方面遇到了瓶颈。更重要的是，自托管这些模型的基础设施负担——高峰流量下的GPU资源争用和持续的运维复杂性——使团队捉襟见肘。这些痛点促使我们转向模型联邦的核心概念：让各个专业模型发挥各自的优势，并通过智能仲裁机制整合集体智慧。
双路径异步流水线设计
新系统的核心是在 AWS 上运行的双路径异步管道，旨在将 P99 延迟严格控制在一秒以内，同时保持冗余。
新闻文本首先并行进入两个处理通道。第一个通道是高速通道，它直接调用 Amazon Bedrock 上的 Claude 3 Haiku 模型进行初步情感判断和关键实体提取，通常在 300 毫秒内完成。第二个通道是深度分析通道，它将文本发送到 Amazon SageMaker 上经过微调的 Mistral 7B 模型进行领域上下文增强——例如，区分“gas 费飙升”是由于网络拥堵还是热门 NFT 发行活动造成的——这个过程大约需要 600 毫秒。
真正的创新之处在于轻量级仲裁层的设计。该层实时比较两条路径的输出。当结果高度一致时，它优先处理高速通道的输出，以确保极高的响应速度；当出现差异时，它会基于预定义的领域规则和置信度评分，在 20 毫秒内完成决策合成。这种机制确保绝大多数请求都能在一秒内获得兼具速度和深度的可靠信息。
数据管道的隐秘战场
构建模型本身只是工程挑战的冰山一角；真正的复杂性深藏于数据管道之中。来自全球新闻源和社交媒体的数据流充斥着各种噪声，例如混合语言、表情符号和网络俚语。为了解决这个问题，我们构建了一个多层过滤系统——将特定语言的正则表达式与基于 FastText 的实时检测模型相结合——以确保输入文本的纯净度。这一预处理流程的稳定性直接决定了后续分析的置信度。
更大的挑战在于建立一套评估体系。我们不仅依赖于多语种专家团队的人工标注，还引入了市场反应作为动态验证指标：将情绪输出与相关资产的短期价格波动关联起来，以不断完善评估标准。这使得系统从追求静态标注的准确性转向追踪动态市场感知的有效性。
基础设施的成本理念
迁移到 Bedrock API 带来了运营模式的根本性转变。最显著的优势在于彻底消除了基础设施负担，并实现了近乎无限的弹性扩展能力——即使突发新闻导致流量激增 300%，系统也能在无需人工干预的情况下平稳响应。在成本结构方面，虽然采用了按代币计费的模式，但通过对高频叙事模板进行智能缓存以及对提示工程进行持续优化，与自托管 GPU 集群的闲置资源相比，总体支出降低了约 35%。这一转变使得工程资源得以释放，从而可以专注于仲裁逻辑和流水线优化等核心创新。
结论与未来方向
此次架构演进的关键洞见在于，对于要求极高性能的生产系统而言，“单一权威模型”往往不如“专家委员会各司其职”。通过将通用层级模型（LLM）的响应速度与领域专用模型的深度语义理解能力有机结合，我们最终构建了一个能够经受全球市场实时考验的情感感知系统。
展望未来，我们将系统从“情感分析”向“叙事追踪”代理演进。新的挑战在于，不仅要使人工智能能够判断情感极性，还要能够识别并持续追踪新兴叙事（例如“现实世界资产代币化”）的形成、传播和衰落轨迹。这将需要一个具有更强大的记忆机制和因果推理能力的架构，引领我们迈向下一代智能金融基础设施的前沿。
