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    睿治

    智能数据治理平台

    睿治作为国内功能最全的数据治理产品之一，入选IDC企业数据治理实施部署指南。同时，在IDC发布的《中国数据治理市场份额,2022》报告中，蝉联数据治理解决方案市场份额第一。

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    睿治 智能数据治理平台

    IDC蝉联数据治理解决方案市场第一

    一文彻底讲透AI大模型应用架构，从底层原理到最佳实践！

    时间：2025-07-18来源：首席数字官浏览数：74次

    在AI技术飞速演进的今天，大模型正逐渐成为各类智能应用的“核心引擎”。要想把大模型的强大能力真正落地，需要一套行之有效的架构，将原始数据、模型能力、业务需求紧密串联。下面，我们将结合一张完整的AI大模型应用架构图，从多源数据接入到最终业务落地，分层剖析它的设计思路与关键模块，让你迅速搭建起自己的智能化系统。


    大模型的应用通常离不开海量且多样化的数据输入，本层负责将各种数据源统一纳入平台：

    文本：电子文档、网页抓取、邮件记录、客服对话

    音频：电话录音、会议纪要、语音指令

    视频：培训录像、监控画面、产品演示

    图片：手写笔记扫描、示意图、照片


    顺利获得接入网关与消息总线，所有数据被打上时间戳与来源标签，为后续处理给予完整的上下文。

    原始数据格式繁杂、噪声众多，必须先进行标准化与清洗，典型流程包括：

    语音转文本

    调用自动语音识别（ASR）服务，将音频转换为可读文本。

    视频帧分离

    关键帧抽取与场景切割，让模型能聚焦画面中最重要的内容。

    OCR与图像识别

    识别图表、手写体与嵌入式文字，将视觉信息转成结构化文本。

    分词与句法分析

    进行中文分词、词性标注和依存句法，以便下游模型更好理解语义。

    完成后，各类数据都会被统一格式化为“文本+元信息”的标准输入。


    大模型本身强大，却也需要结合行业知识与业务规则，才能输出高价值结果。本层由两大子系统组成：

    1. 知识中台

    本体定义：预先规划好“实体-属性-关系”体系，形成领域本体。

    知识库存储：采用图数据库（如Neo4j）与RDF三元组库并行存储，兼顾灵活推理与标准化语义。

    检索服务：向量化查询与精确匹配并举，既能模糊搜索，又能精准定位实体关系。

    2. 模型中台

    大模型推理：以GPT、LLaMA等为代表的通用大模型，负责生成式任务、对话理解与多轮交互。

    微调与多任务：针对行业场景，进行少量样本微调（Fine-tune）或提示工程（Prompt Engineering），提升领域适应性。

    插件与工具链：顺利获得Function Calling或插件机制，调用外部API（数据库查询、业务系统写入、可视化组件）完成闭环任务。

    （部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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