AI大模型技术架构全景视图详解
人工智能到底怎么构建和运行的，看下面这张图一目了然。1. 应用层
这是 AI 大模型的最终应用场景，主要分为以下几类：
RAG类应用（企业知识库）
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成的技术，用于企业级知识库，使 AI 能够基于已有知识库回答问题，提升准确性和可控性。Agent类应用
主要包括 多智能体（多个 AI 之间交互）、财务分析、合同对比（法律领域的文本对比）、差距助手（用于分析和优化差距）。
OLTP 类应用
OLTP（在线事务处理）主要用于 智能客服 和 企业级文本优化助手，例如帮助企业优化文档或处理客户对话。
OLAP 类应用
OLAP（在线分析处理）用于 企业级报告生成、NLP2SQL（自然语言转 SQL 进行 BI 数据查询）、BI 可视化系统（商业智能数据可视化）。
2. 能力层
这一层展示了 AI 大模型的核心能力，包括：
文字生成（文本写作、代码生成、摘要等）
音频生成（语音合成、音效生成）
图像生成（AI 绘画、照片生成）
视频生成（AI 生成视频内容）
文档生成（文档编写、报告生成）
策略生成（智能决策、自动策略生成）
数字人生成（虚拟人物建模）
混合生成（多模态 AI 生成，如文本+图像+语音）
3. 应用技术层
这一层是 AI 具体的技术实现方式，包括：
Agent/智能体（智能自动化系统）
RAG/检索增强生成（结合知识库进行 AI 生成）
Prompt/提示词工程（优化 AI 生成结果）
Fine-tuning/微调（对大模型进行企业或行业级微调）
COT/思维链（Chain of Thought，增强 AI 推理能力）
数据抓取（网络爬虫、API 抓取等）
数据向量（将文本数据转换为向量，方便检索）
数据清洗（数据处理、降噪等）
访问控制（确保 AI 系统的安全性和权限管理）
4. 模型层
这一层展示了不同类型的 AI 模型，包括：
大型语言模型（LLM）（如 GPT、ChatGPT、Gemini 等）
视觉-语言模型（结合图像和文本的 AI，如 CLIP）
语言-语言模型（用于翻译、文本理解）
图片识别 OCR 模型（光学字符识别）
智能文档理解模型（例如 AI 自动阅读和解析文档）
多模态检测与分割模型（结合图像、文本、语音的 AI）
5. 云原生层
用于 AI 模型的部署、管理和运行，包括：
Docker（容器化技术，使 AI 部署更高效）
K8S（Kubernetes）（用于管理 AI 任务的分布式计算）
6. 基础设施层
AI 模型运行的硬件环境，包括：
GPU/TPU/异腾（专门用于深度学习加速的芯片）
CPU（通用计算处理器）
RAM（内存）
HDD（硬盘存储）
Network（网络）
总结
这张图完整展示了 AI 大模型从底层硬件到应用层的技术架构：
基础设施层 & 云原生层 提供算力和部署环境；
模型层 & 应用技术层 构建 AI 的核心能力；
能力层 细化 AI 生成能力；
应用层 最终落地为企业和用户可用的 AI 产品。
它清晰地展示了 AI 技术的全栈架构，对于开发者、企业和研究人员来说都是一个非常有价值的参考框架。
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