1. 项目背景

公司决定将 Dify 作为统一的 AI 能力中台，支撑 50+ 业务线的 AI 需求——客服、营销文案、数据分析、内部知识管理、代码助手。预计日均请求量 500 万次，峰值 QPS 需要达到 2000。CTO 定了硬指标：多租户严格隔离（市场部的 Agent 跑飞了不能影响研发部）、模型统一治理（15 个 Provider、100+ API Key 的配额和成本控制）、知识库分级管理（核心知识库 vs 非核心知识库，检索精度和更新频率区别对待）、99.9% 可用性（单月停机 < 43 分钟）、P99 延迟 < 3s、成本按租户可追溯（每月给 CFO 出成本报表）。

这不是"能跑就行"——这是"企业级平台"的要求。这个综合实战需要你调用中级篇学到的全部知识：DDD 架构理解（第 17 章）保证代码修改在正确的层、Gunicorn/Celery 调优（第 18-19 章）保证高并发、PostgreSQL 索引与分区（第 20 章）保证数据库不拖后腿、Redis 五角色（第 21 章）保证分布式状态一致、Workflow 引擎原理（第 22 章）保证流程编排不出错、监控告警（第 28 章）保证问题第一时间发现、K8s 部署（第 30 章）保证自动扩缩容。

2. 项目设计

小胖：（看着 50 条业务线的需求清单，眉头紧锁）“大师！50 条业务线共用一套 Dify。万一市场部的