一、基礎設施層

AI 大模型技術發展離不開堅實的基礎設施支持，涵蓋了 GPU、CPU、RAM、HDD、Network 等關鍵硬件設施。這些硬件設備為 AI 大模型的訓練與推理提供了關鍵的運算資源和存儲能力。

1.1、GPU（圖形處理單元）的作用

• GPU 針對并行計算進行了優化，非常適合深度學習以及執行復雜計算任務。
• 與傳統 CPU 相比，GPU 在處理大規模數據時具有顯著優勢，特別是在圖像處理和神經網絡訓練領域。

1.2、CPU（中央處理單元）的重要性

• CPU 作為通用處理器，承擔了大部分的計算任務。
• 雖然在并行處理方面不及 GPU，但 CPU 在執行邏輯運算和控制任務時表現高效，構成了計算機系統的關鍵部分。

1.3、RAM（隨機存取存儲器）的功能

• RAM 提供了計算過程中快速讀寫數據的臨時存儲空間。
• 其主要職責是存放正在運行的程序和數據，使得 CPU 能夠迅速訪問這些信息，從而提升整體的計算效率。

1.4、HDD（硬盤驅動器）的角色

• HDD 承擔著存儲大量訓練數據和模型文件的任務。
• 盡管其訪問速度不及 RAM，但 HDD 憑借較大的存儲容量，成為長期保存數據的主要設備。

1.5、Network（網絡）的角色

• Network 為 AI 大模型的預訓練、微調、推理、應用訪問提供分布式的通信基礎設施。

二、云原生層

2.1、彈性伸縮層

• 基于 Docker 容器和 K8S 的彈性云原生架構，為 AI 大模型的預訓練、微調、推理以及 AI 應用的部署，提供了高擴展、高可用的云環境，從而根據訪問量的情況動態伸縮。

三、模型層

這一層主要由大語言模型、視覺-語言模型、小模型等構成。

3.1、大語言模型（LLMs）

• 大語言模型的運用
• 大語言模型，比如：DeepSeek R1，具備處理及生成自然語言文本的能力。
• 這些模型通過海量訓練數據學習語言規律，能夠執行包括文本創作、翻譯、摘要在內的多種自然語言處理任務。

3.2、視覺-語言模型的融合

• 視覺-語言模型結合了視覺與語言信息，能夠理解和創造跨模態內容。
• 這種模型不僅能夠處理文字信息，還能識別和生成圖像、視頻等視覺內容，廣泛應用于圖像標注、視頻解析等領域。

3.3、智能文檔理解的實現

• 智能文檔理解技術通過解析文本和非結構化數據，實現對文檔內容的深入理解。
• 它能夠自動抓取關鍵信息，執行文檔的分類和提煉工作，從而為文檔管理及信息檢索提供智能化支持。

3.4、多模態檢測與分類的技術

• 多模態檢測與分類技術整合了多種數據類型，以實現更精確的分類和檢測。
• 通過融合文本、圖像、音頻等多種模態的信息，該技術提升了模型的精確度和穩健性，并在安全監控、醫療診斷等多個領域得到了廣泛應用。

四、應用技術層

4.1、MCP 技術

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 公司提出的一種協議，旨在解決不同大語言模型（LLM）與不同外部工具集成的標準化問題。

• 通過 MCP，開發者能夠以一種統一的方式將各種數據源和工具連接到 AI 大模型，從而提升大模型的實用性和靈活性。

目前，MCP 生態已經得到了廣泛的支持，包括 Anthropic 的 Claude 系列、OpenAI 的 GPT 系列、Meta 的 Llama 系列、DeepSeek、阿里的通義系列以及 Anysphere 的 Cursor 等主流模型均已接入 MCP 生態。

第一、MCP 的架構設計

MCP 采用了客戶端-服務器架構，主要包括以下幾個核心組件：

1. MCP 主機（Hosts）

   • 角色：需要訪問數據的程序，例如 Claude Desktop、各種 IDE 或 AI 工具。
   • 功能：它們是 MCP 生態系統的入口點，負責向用戶提供 AI 功能，并作為用戶與 AI 模型之間的橋梁。

2. MCP 客戶端（Clients）

   • 角色：協議客戶端，負責維持與 MCP 服務器的 1:1 連接。
   • 功能：處理通信細節，確保主機和服務器之間的數據傳輸順暢，從而實現高效的數據交互。

3. MCP 服務器（Servers）

   • 角色：輕量級程序，每個服務器都通過標準化的 Model Context Protocol 暴露特定功能。
   • 功能：連接 AI 大模型與實際數據源，使模型能夠訪問和操作數據。

4. 數據源

   • 本地數據源：包括您計算機上的文件、數據庫和服務，MCP 服務器可以安全地訪問這些資源。
   • 遠程服務：通過互聯網可用的外部系統（比如：通過 API），MCP 服務器可以連接這些系統，從而擴展模型的能力。

4.2、Agent（智能體）技術

• Agent 智能體技術就是利用大模型的推理能力對任務進行規劃拆解，并使用外部的工具完成一件復雜的任務。

4.3、RAG（檢索增強生成）技術

• RAG 技術融合了檢索與生成兩種方法，旨在提升信息生成的精準度。
• 它利用檢索到的相關信息來增強生成模型的效能，確保所生成內容的準確性與相關性。

4.4、大模型微調（Fine-tuning）

• 大模型微調技術通過對模型進行細致調整，使其更好地適應特定任務需求。
• 在特定任務的數據集上進行微調后，模型在相關任務上的性能可以得到顯著提升，實現更精準和高效的處理。

4.5、提示詞工程（Prompt Engineering）

• 提示詞工程專注于設計高效的提示語，以優化模型的輸出結果。
• 通過精心設計的提示詞，可以引導模型生成更加符合預期的內容，從而提升生成文本的質量。

4.6、思維鏈（Chain-of-Thought）技術

• 思維鏈技術模擬人類的思考過程，以增強模型的決策和推理能力。
• 通過逐步推理和決策，該技術使得模型能夠更有效地處理復雜問題，并做出更加合理的判斷。

4.7、數據工程技術

• 在應用技術層，還涵蓋了數據抓取、清洗、構建向量庫、實施訪問控制等數據處理的全流程。
• 這些環節確保了數據的質量和安全，這些基礎步驟對于模型的訓練和推理至關重要，它們有助于增強模型的性能和信賴度。

五、應用架構層

5.1、工程技術架構

• 通過工程技術架構的設計解決 AI 應用高可用、高性能、高可靠。

5.2、業務架構

• 針對業務場景選擇合適的業務架構類型（RAG 架構、AI Agent 架構等選型）。

5.3、云原生架構

• 解決 AI 應用彈性伸縮。

六、應用層

6.1、增量應用

• AI 應用的增量應用主要分為 RAG 類應用、Agent 類應用。

6.2、存量應用

• AI 應用的存量應用主要分為 OLTAP 類應用、OLAP 類應用。

原文轉載自：https://mp.weixin.qq.com/s/eo2fl_GZwropmeHLol3RyQ

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