一文剖析AI大模型技术架构的全景视图：从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、能力层、到应用层...

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** AI 大模型技术架构全景图**

AI 大模型已经在具体的业务场景落地实践，本文通过梳理 AI 大模型技术架构的全景视图，让你全面了解 AI 大模型技术的各个层次，从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、能力层、到应用层，如下图所示，揭示 AI 大模型如何在不同的层面上协同工作，推动产业应用的落地。

**一、 基础设施层
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AI 大模型技术发展离不开坚实的基础设施支持，涵盖了 GPU、CPU、RAM、HDD、Network 等关键硬件设施。这些硬件设备为 AI 大模型的训练与推理提供了关键的运算资源和存储能力。

1.1 GPU（图形处理单元）的作用

GPU 针对并行计算进行了优化，非常适合深度学习以及执行复杂计算任务。与传统 CPU 相比，GPU 在处理大规模数据时具有显著优势，特别是在图像处理和神经网络训练领域。

1.2 CPU（中央处理单元）的重要性

CPU 作为通用处理器，承担了大部分的计算任务。虽然在并行处理方面不及GPU，但 CPU 在执行逻辑运算和控制任务时表现高效，构成了计算机系统的关键部分。

1.3 RAM（随机存取存储器）的功能

RAM 提供了计算过程中快速读写数据的临时存储空间。其主要职责是存放正在运行的程序和数据，使得 CPU 能够迅速访问这些信息，从而提升整体的计算效率。

1.4 HDD（硬盘驱动器）的角色

HDD 承担着存储大量训练数据和模型文件的任务。尽管其访问速度不及RAM，但 HDD凭 借较大的存储容量，成为长期保存数据的主要设备。

1.5 Network（网络）的角色

Network 为 AI 大模型的预训练、微调、推理、应用访问提供分布式的通信基础设施。

**二、 云原生层
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2.1 基于 Docker 容器和 K8S 的弹性云原生架构，为 AI 大模型的预训练、微调、推理以及应用的部署，提供了高扩展、高可用的云环境，从而根据访问量的情况动态伸缩。

三、模型层

这一层主要由大语言模型、视觉-语言模型、小模型等构成。

3.1 大语言模型的运用 大语言模型，比如：GPT-4o，具备处理及生成自然语言文本的能力。这些模型通过海量训练数据学习语言规律，能够执行包括文本创作、翻译、摘要在内的多种自然语言处理任务。

3.2 视觉-语言模型的融合 视觉-语言模型结合了视觉与语言信息，能够理解和创造跨模态内容。这种模型不仅能够处理文字信息，还能识别和生成图像、视频等视觉内容，广泛应用于图像标注、视频解析等领域。

3.3 智能文档理解的实现 智能文档理解技术通过解析文本和非结构化数据，实现对文档内容的深入理解。它能够自动抓取关键信息，执行文档的分类和提炼工作，从而为文档管理及信息检索提供智能化支持。

3.4 多模态检测与分类的技术 多模态检测与分类技术整合了多种数据类型，以实现更精确的分类和检测。通过融合文本、图像、音频等多种模态的信息，该技术提升了模型的精确度和稳健性，并在安全监控、医疗诊断等多个领域得到了广泛应用。

四、应用技术层

4.1 Agent（智能体）技术

Agent 智能体技术就是利用大模型的推理能力对任务进行规划拆解，并使用外部的工具完成一件复杂的任务。

4.2 RAG（检索增强生成）技术

RAG 技术融合了检索与生成两种方法，旨在提升信息生成的精准度。它利用检索到的相关信息来增强生成模型的效能，确保所生成内容的准确性与相关性。

4.3 大模型微调（Fine-tuning）

大模型微调技术通过对模型进行细致调整，使其更好地适应特定任务需求。在特定任务的数据集上进行微调后，模型在相关任务上的性能可以得到显著提升，实现更精准和高效的处理。

4.4 提示词工程（Prompt Engineering）

提示词工程专注于设计高效的提示语，以优化模型的输出结果。通过精心设计的提示词，可以引导模型生成更加符合预期的内容，从而提升生成文本的质量。

4.5 思维链（Chain-of-Thought）技术

思维链技术模拟人类的思考过程，以增强模型的决策和推理能力。通过逐步推理和决策，该技术使得模型能够更有效地处理复杂问题，并做出更加合理的判断。

4.6 数据工程技术

在应用技术层，还涵盖了数据抓取、清洗、构建向量库、实施访问控制等数据处理的全流程，这些环节确保了数据的质量和安全。这些基础步骤对于模型的训练和推理至关重要，它们有助于增强模型的性能和信赖度。

五、能力层

5.1 包括了大模型的理解能力、记忆能力、逻辑能力、生成能力。

六、应用层********

6.1 主要分为 RAG 类应用、Agent 类应用、OLTAP 类应用、OLAP 类应用。

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