AI技术架构

2025-01-14 14:59:22   11  举报

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本文档详细介绍了最新的人工智能技术架构，其核心内容包括机器学习算法、深度学习模型以及自然语言处理能力。本架构集成了先进的计算框架和优化的大数据分析技术，旨在实现高效率的计算处理和数据挖掘。本架构采用了模块化的结构设计，以确保可扩展性和灵活性。修饰语中展现了架构的前沿性，具有“高度优化”、“多层互动”、“自适应学习”等特点。另外，该架构的文件类型为全面的技术白皮书，格式为PDF格式，共计20页，为AI开发者和企业提供了一个详尽的技术参考和应用指南。

AI技术架构

人工智能

数据分析

技术架构

作者其他创作

大纲/内容

HeterogeneousGraphs

SFI

基础层

Prompt Engineering

ChatGPT

Memcached

前端

......

训练框架/工具

LangGPT

RAG

知识库管理

图像生成

数据集管理

软件基础

智能会议

预训练模型

vLIM

策略生成

数字员工

数据基础

多模态生成

Multi-Step RAG

RAG-Token

音频生成

Re-Act

提示词模版

算力资源

UI原型创作

Qwen

1.基础层算力:GPU集群、自动分配算力资源(如Kubernetes)。存储:分布式数据湖(如HDFS)、缓存系统(如Redis)。网络:高可用网络、容灾机制。作用:为上层技术模块提供稳定的硬件与数据支撑。2.技术逻辑层数据预处理模块:包括数据清洗、格式转换。模型训练模块:支持多种训练方法，如监督学习、微调。推理模块:负责实时响应用户请求，返回结果。作用:实现AI技术的核心功能逻辑。3. 应用层文本生成:如文案创作工具。图像生成:广告设计工具。推荐系统:个性化内容推荐。作用:通过技术能力直接满足用户需求。

State Management

Few-Shots

Long-Form RAG

存储资源

智能问答

RTF

Transformers

网络资源

AutoDL

视频生成

文心一言

企业数据