AI大模型技术架构平台架构
2025-11-12 22:40:55 0 举报
这张 AI 大模型技术架构平台架构图遵循 “自主可控・安全可靠・高性能” 原则,采用多层级设计。基础设施层配备高性能计算服务器集群、GPU 计算资源、存储系统等;数据资源层整合数据湖、批流一体处理引擎及 NoSQL、时序、内存、关系型、向量数据库;AI 平台层包含工具函数(外部 API 调用、文档处理等)、AI 大模型核心(大语言模型如 DeepSeek、文心一言等,核心技术覆盖 Transformer 架构、提示工程、多模态技术,还集成 AI 智能体架构、知识图谱与向量检索);应用支撑层提供 API 网关、服务编排、消息队列等能力;两侧贯穿安全管控体系与运维管理体系,完整支撑 AI 大模型从基础设施、数据管理到模型应用的全链路技术架构。
作者其他创作
大纲/内容
注意力机制
A2A
思维链(Chain-of-Throught)
数据湖
提示工程框架
运维管理体系
外部API调用
FLHF人类反馈强化学习
微服务监控与追踪
容器编排平台
向量数据库
GPU计算资源
数据分析工具
高性能计算服务器集群
认证授权中心
DeepSeek
文档处理工具
阿里通义
服务编排
文心一言
智能体通信接口
时序数据库
搜索引擎工具
语义搜索优化
存储系统
工具函数
批流一体处理引擎
基础设施层
网络设备
AI平台层
操作系统
NoSQL数据库
百川
图像理解与生成
Transformer架构
工具使用框架
跨模态数据融合
API网关
缓存系统(Redis)
自主目标导向行为
数据资源层
AI智能体架构
影像处理
思维树(Tree-of-Thought)
大语言模型(LLMs)
自主可控·安全可靠·高性能·可扩展·互操作·统一标准·开放架构
讯飞星火
内存数据库
Agent引擎
消息队列
提示工程与优化
......
上下文学习
AI大模型核心
规划算法
关系型数据库
应用支撑层
检索增强生成(RAG)
Few-shot/Zero-shot学习
向量嵌入技术
核心模型技术
知识图谱(KG)
多模态技术
知识库与向量检索
代码生成与执行
安全管控体系
语音识别与合成
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