AI编程 私有化部署方案｜附配置文件

随着大模型能力的快速提升，AI 编程工具已经从“代码补全”逐渐演进为“需求理解、代码生成、单元测试、代码审查、文档编写、故障排查”的综合研发助手。对于个人开发者而言，直接使用云端 AI 编程产品往往成本低、体验好；但对于企业、政务、金融、医疗、制造等对数据安全、合规和知识产权有较高要求的场景来说，将 AI 编程能力进行私有化部署，已经成为越来越现实且必要的选择。

本文将围绕 AI 编程私有化部署方案 展开，介绍整体架构、模型选型、硬件配置、部署方式、权限与安全设计，并附上可直接参考的配置文件示例，帮助团队快速搭建一套可用、可扩展、可治理的本地 AI 编程平台。

一、为什么要做 AI 编程私有化部署？

很多企业在引入 AI 编程助手时，首先遇到的问题不是“模型能不能写代码”，而是：

• 代码是否会上传到第三方平台？
• 内部项目、业务逻辑、接口文档是否会泄露？
• 生成内容是否符合公司的编码规范？
• 能否接入企业内部代码仓库、知识库、测试平台？
• 是否可以统一管理用户、权限、审计和使用成本？
• 如果云端服务不可用，研发流程是否会受到影响？

私有化部署的核心价值，正是解决这些问题。

1. 数据不出内网

企业代码通常包含大量敏感信息，例如业务逻辑、算法实现、数据库结构、接口密钥、内部域名、部署脚本等。如果研发人员直接将代码片段复制到公网 AI 工具中，很可能带来合规风险。

私有化部署可以让模型、向量数据库、代码索引、知识库和推理服务全部运行在企业内网或专有云环境中，避免核心资产外流。

2. 可接入内部工程体系

企业内部通常已经存在 GitLab、Gitea、Jenkins、SonarQube、禅道、Jira、Confluence、企业微信、飞书、LDAP、SSO 等系统。私有化部署的 AI 编程平台可以通过 API、Webhook 或插件方式接入这些系统，让 AI 真正嵌入研发流程，而不是停留在单点工具层面。

3. 可定制编码规范和知识库

不同企业有不同的开发语言、框架、目录结构、分支规范、接口规范和安全要求。通过私有化部署，可以将企业内部文档、最佳实践、历史代码、组件库说明、运维手册等资料向量化，形成研发知识库，使 AI 在回答问题或生成代码时更贴合企业实际。

4. 成本可控、可持续演进

云端模型按调用量收费，在团队规模扩大之后成本可能迅速上升。私有化部署虽然前期需要投入 GPU、服务器和运维成本，但对于调用频繁、代码体量较大、长期使用的团队来说，总体成本更容易控制。同时，企业可以根据自身情况灵活替换模型、升级硬件或扩展服务。

二、整体方案架构

一套完整的 AI 编程私有化部署方案，通常可以分为以下几层：

┌──────────────────────────────────────────────┐
│                 使用入口层                    │
│ VS Code 插件 / JetBrains 插件 / Web Chat / API │
└──────────────────────────────────────────────┘
                    │
┌──────────────────────────────────────────────┐
│                 应用服务层                    │
│ AI 网关 / 会话管理 / 权限认证 / 审计日志       │
└──────────────────────────────────────────────┘
                    │
┌──────────────────────────────────────────────┐
│                 编程能力层                    │
│ 代码补全 / 代码解释 / 单测生成 / Code Review  │
└──────────────────────────────────────────────┘
                    │
┌──────────────────────────────────────────────┐
│                 模型推理层                    │
│ vLLM / Ollama / Text Generation Inference     │
└──────────────────────────────────────────────┘
                    │
┌──────────────────────────────────────────────┐
│                 知识增强层                    │
│ RAG / 向量数据库 / 代码索引 / 文档检索         │
└──────────────────────────────────────────────┘
                    │
┌──────────────────────────────────────────────┐
│                 基础设施层                    │
│ GPU 服务器 / Docker / Kubernetes / 存储 / 网络 │
└──────────────────────────────────────────────┘

其中最关键的是三部分：

1. 模型推理服务：负责运行大语言模型，提供 OpenAI 兼容接口或自定义 API。
2. AI 编程应用层：负责对接 IDE 插件、Web 页面、企业系统，封装代码问答、补全、审查等功能。
3. 知识库与代码索引层：负责检索企业内部文档、代码仓库和规范内容，让模型回答更准确。

三、模型选型建议

AI 编程场景对模型的要求与普通聊天不同。普通问答更看重语言表达和知识覆盖，而编程场景更看重以下能力：

• 代码生成能力
• 多语言支持能力
• 长上下文理解能力
• 代码补全速度
• 指令遵循能力
• Bug 定位和解释能力
• 对工程结构的理解能力

1. 推荐模型方向

当前适合私有化部署的代码模型主要有以下几类：

常见可选模型包括：

• Qwen2.5-Coder 系列
• DeepSeek-Coder 系列
• Code Llama 系列
• StarCoder2 系列
• Yi-Coder 系列
• InternLM、GLM、Qwen 通用系列

如果主要目标是 AI 编程，建议优先选择代码模型，例如 Qwen2.5-Coder 或 DeepSeek-Coder。如果还需要处理产品文档、业务知识、运维问答等场景，可以搭配一个通用模型。

2. 参数规模选择

对于大多数企业内部 AI 编程助手来说，14B 到 32B 是比较现实的选择。如果预算有限，可以先使用 7B 模型跑通流程，再逐步升级。

四、硬件配置建议

私有化部署的硬件成本主要来自 GPU。不同模型对显存要求不同，尤其在高并发、长上下文、多用户同时访问时，需要提前规划。

1. 单机部署推荐配置

2. 显存估算

以 FP16 部署为例，模型参数与显存大致关系如下：

需要注意的是，实际推理还需要 KV Cache 显存。上下文越长、并发越高，KV Cache 消耗越大。因此不要只按模型权重估算显存，应预留 20%-40% 的冗余。

五、部署方式选择

AI 编程私有化部署通常有三种方式：

1. Ollama 方式

Ollama 部署简单，适合个人、小团队、测试环境。它的优点是安装方便、模型管理简单、上手快，缺点是高并发和复杂生产场景能力相对有限。

适合场景：

• 个人开发者
• 小团队内部试用
• 快速验证模型效果
• 本地离线 AI 编程助手

2. vLLM 方式

vLLM 是生产环境常用的高性能推理框架，支持 PagedAttention、连续批处理、OpenAI 兼容接口，吞吐性能较好。对于企业内部多用户访问，vLLM 是更推荐的选择。

适合场景：

• 中大型团队
• 多用户并发
• OpenAI API 兼容
• Kubernetes 部署
• 统一模型服务平台

3. Kubernetes 方式

如果企业已有 K8s 基础设施，建议将模型服务、AI 网关、向量数据库、知识库服务都容器化部署到集群中。这样可以实现统一调度、弹性扩缩容、服务发现、监控告警和故障恢复。

适合场景：

• 企业级部署
• 多模型管理
• 多租户隔离
• 灰度发布
• 统一监控运维

六、方案一：基于 Ollama 的轻量部署

该方案适合快速搭建一个内网 AI 编程助手。整体组件如下：

• Ollama：模型运行服务
• Open WebUI：Web 聊天界面
• Continue：VS Code / JetBrains AI 编程插件
• GitLab/Gitea：代码仓库
• 可选向量库：Qdrant 或 Milvus

1. Docker Compose 配置文件

下面是一个轻量化部署示例，包含 Ollama 和 Open WebUI。

version: "3.9"

services:
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    container_name: ai-ollama
    restart: always
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ./data/ollama:/root/.ollama
    environment:
      - OLLAMA_HOST=0.0.0.0
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: ["gpu"]

  open-webui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    container_name: ai-open-webui
    restart: always
    ports:
      - "3000:8080"
    volumes:
      - ./data/open-webui:/app/backend/data
    environment:
      - OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
      - WEBUI_AUTH=true
      - ENABLE_SIGNUP=false
    depends_on:
      - ollama

启动命令：

docker compose up -d

拉取代码模型：

docker exec -it ai-ollama ollama pull qwen2.5-coder:14b

测试模型：

curl http://localhost:11434/api/generate \
  -d '{
    "model": "qwen2.5-coder:14b",
    "prompt": "请用 Go 写一个 HTTP 健康检查接口",
    "stream": false
  }'

2. Continue 插件配置文件

Continue 是常用的开源 AI 编程插件，支持 VS Code 和 JetBrains。可在开发者本地配置连接内网 Ollama 服务。

配置文件路径通常为：

~/.continue/config.json

示例配置如下：

{
  "models": [
    {
      "title": "Qwen2.5 Coder 14B - 内网",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:14b",
      "apiBase": "http://ai-ollama.internal:11434"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Qwen2.5 Coder 7B - 补全",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:7b",
    "apiBase": "http://ai-ollama.internal:11434"
  },
  "contextProviders": [
    {
      "name": "code",
      "params": {}
    },
    {
      "name": "docs",
      "params": {}
    },
    {
      "name": "diff",
      "params": {}
    },
    {
      "name": "terminal",
      "params": {}
    }
  ],
  "customCommands": [
    {
      "name": "review",
      "prompt": "请对当前代码进行 Code Review，重点关注可读性、性能、安全性和潜在 Bug，并给出修改建议。"
    },
    {
      "name": "test",
      "prompt": "请基于当前代码生成单元测试，要求覆盖正常场景、异常场景和边界条件。"
    },
    {
      "name": "explain",
      "prompt": "请解释这段代码的功能、核心逻辑、输入输出和可能的风险点。"
    }
  ]
}

这个方案的优点是简单直接，开发人员可以在 IDE 中完成代码解释、生成测试、重构建议等操作。缺点是权限管理、审计、模型调用统计需要额外补充。

七、方案二：基于 vLLM 的生产级部署

对于生产环境，更推荐使用 vLLM 作为模型推理服务，并通过 OpenAI 兼容接口提供统一调用。

1. vLLM Docker Compose 配置

version: "3.9"

services:
  vllm-qwen-coder:
    image: vllm/vllm-openai:latest
    container_name: vllm-qwen-coder
    restart: always
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./models:/models
      - ./cache/huggingface:/root/.cache/huggingface
    environment:
      - HF_HOME=/root/.cache/huggingface
      - CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
    command:
      [
        "--model", "/models/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct",
        "--served-model-name", "qwen2.5-coder-14b",
        "--host", "0.0.0.0",
        "--port", "8000",
        "--tensor-parallel-size", "2",
        "--max-model-len", "32768",
        "--gpu-memory-utilization", "0.90",
        "--trust-remote-code"
      ]
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: ["gpu"]

启动服务：

docker compose up -d

测试 OpenAI 兼容接口：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen2.5-coder-14b",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "你是企业内部 AI 编程助手，请优先遵循安全、可维护、可测试的编码原则。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "请用 Java Spring Boot 写一个用户登录接口示例。"
      }
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 2048
  }'

2. Nginx 网关配置

生产环境不建议让开发人员直接访问模型服务。可以通过 Nginx 或 API 网关统一入口，增加认证、限流、日志和内网域名。

server {
    listen 80;
    server_name ai-code.internal;

    client_max_body_size 20m;

    access_log /var/log/nginx/ai-code-access.log;
    error_log  /var/log/nginx/ai-code-error.log;

    location /v1/ {
        proxy_pass http://vllm-qwen-coder:8000/v1/;
        proxy_http_version 1.1;

        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

        proxy_connect_timeout 300s;
        proxy_send_timeout 300s;
        proxy_read_timeout 300s;
    }
}

如果需要简单的访问令牌校验，可以在上层 AI 网关中实现，不建议仅依赖 Nginx 静态配置完成复杂认证。

八、企业知识库与代码 RAG 设计

单纯部署一个大模型，并不等于拥有好用的企业 AI 编程助手。模型本身不知道企业内部代码、接口文档、数据库字段、业务规则、组件库规范。因此，需要引入 RAG，也就是检索增强生成。

1. 知识库来源

企业 AI 编程知识库通常包括：

• 后端接口文档
• 数据库设计文档
• 前端组件规范
• 编码规范
• 安全开发规范
• 运维部署文档
• 历史故障复盘
• 常见问题 FAQ
• Git 仓库代码片段
• SDK 使用说明
• 中间件配置说明

2. 向量数据库选择

可选方案包括：

如果团队规模不大，推荐从 Qdrant 或 pgvector 开始；如果文档和代码规模较大，推荐 Milvus。

3. Qdrant 配置文件

version: "3.9"

services:
  qdrant:
    image: qdrant/qdrant:latest
    container_name: ai-qdrant
    restart: always
    ports:
      - "6333:6333"
      - "6334:6334"
    volumes:
      - ./data/qdrant:/qdrant/storage
    environment:
      - QDRANT__SERVICE__HTTP_PORT=6333
      - QDRANT__SERVICE__GRPC_PORT=6334

4. 文档切分策略

RAG 效果很大程度取决于切分策略。对于普通文档，可以按标题、段落、列表切分；对于代码仓库，则应尽量按函数、类、模块、文件路径切分。

建议规则：

• Markdown 文档按标题层级切分
• Java/Python/Go/JS 代码按函数或类切分
• 每个片段保留文件路径、模块名、仓库名、分支名
• 每个 chunk 控制在 300-1000 tokens
• 对重要文档增加标签，例如“安全规范”“接口定义”“数据库设计”
• 对废弃文档增加状态字段，避免被检索命中

5. RAG 返回格式建议

为了提高回答可信度，AI 编程助手应在回答中标注引用来源，例如：

参考资料：
1. /docs/backend/api-user.md
2. /services/user/src/main/java/com/company/UserService.java
3. /docs/security/auth-policy.md

这样开发者可以快速核对来源，避免盲目信任模型生成内容。

九、AI 编程能力设计

部署完成后，真正要落地的是“研发场景”。建议从高频、低风险、易验证的场景开始。

1. 代码解释

适合新员工熟悉项目、跨团队协作、历史代码维护。

提示词示例：

请解释以下代码的作用，要求包括：
1. 代码整体功能；
2. 核心执行流程；
3. 输入输出说明；
4. 依赖的外部组件；
5. 潜在风险和可优化点。

2. 单元测试生成

适合提升测试覆盖率，但需要开发人员审查。

提示词示例：

请为以下函数生成单元测试：
1. 使用项目现有测试框架；
2. 覆盖正常、异常、边界条件；
3. Mock 外部依赖；
4. 测试用例名称要表达业务含义；
5. 不要修改生产代码。

3. Code Review

适合在 Merge Request 阶段辅助审查。

重点检查：

• 空指针风险
• 并发问题
• SQL 注入
• 权限绕过
• 敏感信息泄露
• 性能问题
• 日志规范
• 异常处理
• 事务边界
• 代码可读性

4. 接口开发辅助

结合接口文档和数据库表结构，让 AI 生成 Controller、Service、DTO、Mapper、测试代码。但要注意，AI 生成的代码必须经过人工审查和自动化测试，不能直接进入生产分支。

5. 故障排查

可接入日志系统、监控系统和历史故障文档，让 AI 帮助分析报错堆栈、定位可能原因、给出排查步骤。

十、安全与权限设计

AI 编程私有化部署不能只关注“能不能用”，更要关注“能不能安全地用”。

1. 用户认证

建议接入企业统一身份系统，例如：

• LDAP
• Active Directory
• OAuth2
• OIDC
• SAML
• 企业微信/飞书登录

所有调用都应关联到具体用户，避免匿名访问。

2. 权限控制

不同用户应看到不同范围的代码和文档。例如：

• A 项目成员只能检索 A 项目代码
• 外包人员不能访问核心代码库
• 测试人员可以访问接口文档，但不能访问密钥配置
• 实习生只能使用低权限知识库

RAG 检索阶段必须做权限过滤，而不是只在前端隐藏。

3. 敏感信息脱敏

在模型输入前，应对以下内容进行检测和脱敏：

• Access Token
• API Key
• 密码
• 私钥
• 数据库连接串
• 用户身份证、手机号、银行卡号
• 内部高敏域名
• 生产环境配置

可以在 AI 网关中加入正则检测和脱敏规则。

示例脱敏规则：

sensitive_rules:
  - name: "api_key"
    pattern: "(?i)(api[_-]?key|access[_-]?token|secret)[\\s:=]+[A-Za-z0-9_\\-]{16,}"
    replacement: "$1=******"

  - name: "password"
    pattern: "(?i)(password|passwd|pwd)[\\s:=]+[^\\s]+"
    replacement: "$1=******"

  - name: "private_key"
    pattern: "-----BEGIN (RSA|EC|OPENSSH|PRIVATE) KEY-----[\\s\\S]*?-----END (RSA|EC|OPENSSH|PRIVATE) KEY-----"
    replacement: "[PRIVATE_KEY_REMOVED]"

4. 审计日志

建议记录以下信息：

• 用户 ID
• 调用时间
• 请求类型
• 模型名称
• Token 用量
• 检索文档来源
• 响应耗时
• 是否触发敏感信息规则
• 是否命中权限拒绝

注意：审计日志中也可能包含敏感代码片段，应做分级存储和访问控制。

十一、AI 网关配置示例

在企业生产环境中，建议在 IDE 插件和模型服务之间增加 AI 网关。AI 网关负责认证、限流、审计、路由、脱敏和模型选择。

下面是一个示例配置：

server:
  host: 0.0.0.0
  port: 9000

auth:
  type: oidc
  issuer: "https://sso.company.com"
  client_id: "ai-code-platform"
  audience: "ai-code-api"

rate_limit:
  default:
    requests_per_minute: 60
    tokens_per_day: 200000
  groups:
    admin:
      requests_per_minute: 300
      tokens_per_day: 2000000
    developer:
      requests_per_minute: 120
      tokens_per_day: 500000
    intern:
      requests_per_minute: 30
      tokens_per_day: 50000

models:
  - name: "qwen2.5-coder-14b"
    type: "chat"
    provider: "openai-compatible"
    base_url: "http://vllm-qwen-coder:8000/v1"
    api_key: "EMPTY"
    default: true
    max_context_tokens: 32768

  - name: "qwen2.5-coder-7b"
    type: "completion"
    provider: "openai-compatible"
    base_url: "http://vllm-qwen-coder-7b:8001/v1"
    api_key: "EMPTY"
    purpose: "autocomplete"
    max_context_tokens: 8192

rag:
  enabled: true
  vector_store:
    type: qdrant
    url: "http://ai-qdrant:6333"
    collection: "company_code_docs"
  embedding:
    provider: "openai-compatible"
    base_url: "http://embedding-service:8080/v1"
    model: "bge-m3"
  retrieval:
    top_k: 8
    score_threshold: 0.35
    permission_filter: true

security:
  mask_sensitive: true
  block_private_key: true
  block_production_secret: true
  max_prompt_size: 200000

audit:
  enabled: true
  storage: postgresql
  dsn: "postgres://ai_audit:password@postgres:5432/ai_audit"
  retain_days: 180

这个配置体现了企业 AI 网关应具备的基本能力：多模型路由、用户限流、RAG 检索、安全规则和审计留痕。

十二、IDE 接入配置示例

如果 AI 网关兼容 OpenAI API，那么 Continue 插件可以这样配置：

{
  "models": [
    {
      "title": "企业 AI 编程助手",
      "provider": "openai",
      "model": "qwen2.5-coder-14b",
      "apiBase": "http://ai-code.internal:9000/v1",
      "apiKey": "YOUR_INTERNAL_TOKEN"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "企业代码补全模型",
    "provider": "openai",
    "model": "qwen2.5-coder-7b",
    "apiBase": "http://ai-code.internal:9000/v1",
    "apiKey": "YOUR_INTERNAL_TOKEN"
  },
  "allowAnonymousTelemetry": false,
  "contextProviders": [
    {
      "name": "code",
      "params": {}
    },
    {
      "name": "diff",
      "params": {}
    },
    {
      "name": "terminal",
      "params": {}
    },
    {
      "name": "folder",
      "params": {}
    }
  ]
}

企业内部可以通过脚本统一下发该配置，也可以在开发者门户中生成个人 Token，并限制 Token 的访问范围和有效期。

十三、监控与运维

AI 编程平台上线后，需要持续关注稳定性、性能和成本。

1. 关键指标

建议监控以下指标：

• GPU 利用率
• GPU 显存使用率
• 请求 QPS
• 平均响应时间
• 首 Token 延迟
• 每日 Token 消耗
• 模型错误率
• RAG 检索命中率
• 用户活跃数
• 单用户调用量
• 网关限流次数
• 敏感信息拦截次数

2. Prometheus 监控示例

scrape_configs:
  - job_name: "ai-gateway"
    metrics_path: "/metrics"
    static_configs:
      - targets:
          - "ai-gateway:9000"

  - job_name: "vllm"
    metrics_path: "/metrics"
    static_configs:
      - targets:
          - "vllm-qwen-coder:8000"

  - job_name: "qdrant"
    metrics_path: "/metrics"
    static_configs:
      - targets:
          - "ai-qdrant:6333"

3. 告警建议

应设置以下告警：

• GPU 显存持续超过 95%
• 模型服务连续 5 分钟不可用
• 平均响应时间超过阈值
• 单用户异常高频调用
• 敏感信息拦截次数异常升高
• RAG 检索失败率升高
• 日志存储空间不足

十四、落地实施步骤

建议企业不要一开始就追求“大而全”，而是分阶段落地。

第一阶段：验证可用性

目标是让研发人员能在 IDE 中使用内网模型。

工作内容：

1. 部署 Ollama 或 vLLM；
2. 接入 Continue 插件；
3. 选择 1-2 个代码模型；
4. 邀请小范围开发者试用；
5. 收集反馈，评估效果。

第二阶段：接入知识库

目标是让 AI 理解企业内部文档和项目代码。

工作内容：

1. 部署向量数据库；
2. 建立文档采集和切分流程；
3. 接入 Git 仓库索引；
4. 增加权限过滤；
5. 在回答中展示引用来源。

第三阶段：上线 AI 网关

目标是实现统一管控和审计。

工作内容：

1. 接入 SSO；
2. 实现限流和配额；
3. 增加敏感信息检测；
4. 记录审计日志；
5. 支持多模型路由。

第四阶段：融入研发流程

目标是让 AI 成为工程效率工具，而不是简单聊天机器人。

工作内容：

1. 接入 GitLab Merge Request；
2. 自动生成 Code Review 建议；
3. 接入 CI 单元测试报告；
4. 接入 SonarQube 扫描结果；
5. 建立 AI 生成代码审查规范。

十五、常见问题与建议

1. 私有化模型效果不如云端怎么办？

这是常见情况。云端闭源大模型通常参数规模更大、训练数据更多、推理优化更强。私有化部署的重点不是一开始就完全替代云端，而是在安全边界内解决高频研发问题。可以通过模型升级、RAG 增强、提示词模板、项目规范注入等方式逐步提升效果。

2. 是否需要微调模型？

不建议一开始就做微调。多数企业的问题并不是模型不会写代码，而是模型不知道企业内部上下文。优先做 RAG、提示词工程和工具调用。如果已经积累了高质量指令数据、代码评审数据、问答数据，再考虑 SFT 或 LoRA 微调。

3. AI 生成代码能否直接提交？

不建议。AI 生成代码必须经过人工审查、单元测试、安全扫描和 CI 验证。企业应明确规定：AI 是辅助工具，不是最终责任主体。

4. 如何防止开发者滥用？

可以通过用户认证、配额限制、审计日志、敏感信息检测和权限过滤控制。同时，要制定 AI 使用规范，明确哪些内容可以输入，哪些内容禁止输入。

5. 是否需要多模型？

建议需要。代码补全更关注速度，可以使用小模型；复杂代码生成和分析可使用大模型；文档问答可以使用通用模型；Embedding 则使用专门的向量模型。多模型组合通常比一个模型解决所有问题更合理。

十六、推荐最终架构

对于中大型研发团队，推荐采用以下架构：

开发者 IDE
   │
Continue / JetBrains 插件
   │
AI Gateway（认证、限流、审计、脱敏、路由）
   │
├── vLLM 代码大模型：复杂问答、代码生成、Review
├── vLLM 小代码模型：代码补全
├── Embedding 服务：文档和代码向量化
├── Qdrant/Milvus：企业知识库
├── GitLab/Gitea：代码仓库索引
├── PostgreSQL：用户配置、审计日志
└── Prometheus/Grafana：监控告警

这种架构既能保证安全可控，又能兼顾性能和扩展性。未来如果需要接入更多模型、更多团队或更多研发工具，也可以平滑演进。

结语

AI 编程私有化部署不是简单地“把模型跑起来”，而是一个涉及模型推理、IDE 集成、企业知识库、权限安全、审计治理和研发流程改造的系统工程。

如果只是个人或小团队试用，可以优先选择 Ollama + Open WebUI + Continue 的轻量方案，快速验证效果；如果面向企业生产环境，则建议采用 vLLM + AI 网关 + 向量数据库 + 统一认证审计的架构。真正决定 AI 编程助手价值的，不只是模型参数大小，而是它能否安全地理解企业上下文，并稳定嵌入日常研发流程。

通过本文提供的配置文件和部署思路，团队可以先搭建最小可用系统，再逐步扩展到知识库检索、代码审查、单元测试生成、研发流程自动化等场景。最终目标不是让 AI 替代工程师，而是让工程师从重复、低价值、易出错的工作中解放出来，把更多精力投入到架构设计、业务理解和高质量交付中。