大模型應用平臺架構與核心功能全景解析

大模型應用平臺架構與核心功能全景解析在人工智能技術迅猛發(fā)展的當下，大模型應用開發(fā)平臺已成為企業(yè)智能化轉型的核心基礎設施。這類平臺通過系統(tǒng)化的架構設計和功能實現(xiàn)，將復雜的大模型技術轉化為可落地的業(yè)務解決方案。本文將分析大模型應用平臺的層級架構與核心功能模塊，揭示其如何支撐企業(yè)構建智能化應用。一、分層架構體系解析大模型應用平臺采用分層架構設計，形成從底層算力到上層應用的完整技術棧。這種分層解耦的架構模式，為不同技術背景的參與者提供了標準化的接入路徑。大模型應用平臺架構與核心功能全景解析1、應用層。作為平臺的最頂層，承載著各類業(yè)務場景的實現(xiàn)。該層包含包含所有大模型賦能的業(yè)務對象和業(yè)務場景。比如，在內容創(chuàng)作領域，支持營銷話術生成、廣告文案創(chuàng)作、海報自動設計等功能；在信息處理方面，實現(xiàn)會議紀要自動生成、文檔內容摘要、數(shù)據(jù)報告提煉等能力；在咨詢問答上，構建專業(yè)領域的智能問答系統(tǒng)，如法律咨詢、醫(yī)療診斷等專業(yè)服務；在決策支持層面，提供業(yè)務數(shù)據(jù)分析、經(jīng)營分析報告和業(yè)務策略建議等功能。這些應用直接面向業(yè)務人員的具體需求，例如會議紀要應用通過整合語音轉寫、關鍵信息抽取和摘要生成能力，實現(xiàn)會議內容的結構化處理。渠道層。渠道層提供了大模型應用的頁面、插件等用戶交互渠道，構建了用戶與大模型的交互橋梁。該層支持多種接入方式。比如，針對企業(yè)辦公平臺，提供飛書、釘釘、企業(yè)微信等工作臺插件；針對移動終端載體，提供微信小程序和獨立APP；針對系統(tǒng)對接，提供http協(xié)議的API接口供第三方系統(tǒng)調用；以及在平臺中直接提供Web端頁面。以微信小程序渠道為例，該渠道需要處理用戶輸入到小程序的文本等數(shù)據(jù)，將其轉換為平臺層可處理的標準化請求，并將平臺層的結構化響應適配小程序的展示格式。3、平臺層。平臺層是整個架構的核心樞紐，通過無代碼或者低代碼的形式，支持開發(fā)人員和業(yè)務人員調用底層大模型、構建AI應用。該層包含六大關鍵模塊：大模型接入模塊統(tǒng)一管理多種模型的接入憑證，實現(xiàn)請求路由和負載均衡；知識庫管理模塊支持多模態(tài)知識導入，建立統(tǒng)一的源知識管理和向量索引；Prompt工程模塊提供提示詞模板庫、測試工具等；工作流編排模塊提供工作流設計、調試界面等；AI應用構建模塊支持創(chuàng)建智能體等應用，調用工作流、知識庫和Prompt等構建可發(fā)布應用；運維監(jiān)控模塊支持跟蹤大模型API調用情況與管控算力資源消耗等。這些模塊協(xié)同工作，形成完整的大模型應用開發(fā)生命周期支持。4、大模型層。大模型層是平臺的智能基座，可以整合多元化的大模型資源。該層一方面包括對接企業(yè)自研的垂類模型，該類模型往往基于開源可調模型如DeepSeek、Llama等提供基礎能力，并基于公司私有行業(yè)數(shù)據(jù)進行微調訓練，適用于特定業(yè)務領域；另一方面包括對接商業(yè)大模型，比如GPT/通義千問/文心一言等。該層實現(xiàn)模型的統(tǒng)一納管和智能路由，根據(jù)用戶配置或者請求內容選擇要調用的大模型。二、核心功能介紹1.零代碼應用構建零代碼功能實現(xiàn)的是支持用戶通過自然語言構建具備特定能力要求的大模型應用。大模型基于用戶意圖識別，一方面調用自身接口給予回答，另一方面調用本地知識庫、第三方工具插件等外部能力確保用戶響應的準確。舉例，在英語單詞學習場景，用戶可以編寫prompt讓大模型不僅解釋單詞本身的含義，還需要設計一些測試題目，以幫助用戶更好地掌握單詞的用法。這里參考prompt如下：Prompt：你是一位專業(yè)的英語教學助手，請按照以下要求幫助用戶學習單詞：1.單詞：2.輸出格式：-音標（英式+美式）-詞性及中文釋義（不超過3個核心意思）-詞源故事（30字內）-記憶技巧（聯(lián)想/拆分法）-3個難度遞增的例句（標注中文翻譯）-即時測試：a)選擇題：4個選項的詞義辨析b)填空題：用該詞的正確形式補全句子c)造句題：給出中文句子要求翻譯示例執(zhí)行（當用戶輸入”ephemeral”時）：【音標】英/??fem.?r.?l/美/??fem.?.?l/【釋義】adj.短暫的，瞬息的【詞源】源自希臘語”epi”（在…上）+”hemera”（一天）【記憶】”e-phe-meral”聯(lián)想”一個鳳凰(phoenix)只能活一天”【例句】1)Themayfly’slifeisephemeral,lastingonly24hours.（蜉蝣的生命轉瞬即逝，僅持續(xù)24小時）2)Theirhappinesswasasephemeralasasoapbubble.（他們的幸福如肥皂泡般短暫）3)Intheephemeralworldoffashion,trendschangeweekly.（在瞬息萬變的時尚界，潮流每周都在變）【測試】1)選擇題：”ephemeral”的反義詞是：a)permanentb)fragilec)visibled)ancient(?a)2)填空題：The___beautyofcherryblossomsattractsmillionsofvisitors.(ephemeral)3)造句題：請用ephemeral翻譯”網(wǎng)紅的名氣往往曇花一現(xiàn)”(Thefameofinfluencersisoftenephemeral.)2.低代碼工作流編排低代碼構建模式是支持用戶以編排工作流的形式，在指定業(yè)務場景下實現(xiàn)更加準確、可靠的任務交付。在工作流，每一個節(jié)點都是具備不同功能的組件，包括輸入/輸出、大模型調用、Python編程算子、數(shù)據(jù)庫等節(jié)點，其中輸入節(jié)點接收用戶請求，大模型調用節(jié)點執(zhí)行大模型功能，編程節(jié)點處理條件分支，輸出節(jié)點返回結果或觸發(fā)下游系統(tǒng)等。用戶在設計工作流的過程中，常常需要具備一定的編程思維，即通過分而治之，把復雜問題拆解為有順序的、前后依賴的小執(zhí)行步驟。同時，用戶可能需要借助程序進行硬編碼的方式把具體的業(yè)務規(guī)則落實到工作流中，才能讓大模型應用在處理問題時按照標準路徑去執(zhí)行。舉例，在零售客服場景中，在零售客服對話工作流中，需要根據(jù)用戶問題類型路由至不同知識庫。零售客服需快速處理用戶咨詢，常見問題分為兩類：售后問題（退貨、換貨、物流查詢）。這類問題需調用售后知識庫與訂單系統(tǒng)API。促銷問題（活動規(guī)則、優(yōu)惠券使用）。這類問題需連接促銷知識庫與營銷數(shù)據(jù)庫。用戶可以通過硬編碼的方式，確保不同意圖的請求精準路由到對應的處理流程，兼顧效率與準確。典型的工作流實現(xiàn)思路是系統(tǒng)首先通過用戶輸入節(jié)點接收原始查詢；意圖解析模型節(jié)點使用DeepSeek等模型輸出結構化標簽；條件路由節(jié)點根據(jù)意圖類型分發(fā)任務。售后請求觸發(fā)售后處理子流程，促銷請求觸發(fā)促銷處理子流程，其他情況則轉人工處理。最后通過統(tǒng)一響應節(jié)點格式化輸出結果。在工作流的關鍵路由節(jié)點上，平臺支持硬編碼實現(xiàn)精確控制，常見的手段有使用正則表達式匹配特定關鍵詞、通過SQL查詢業(yè)務數(shù)據(jù)庫、編寫Python函數(shù)處理復雜數(shù)據(jù)轉換等。例如在路由節(jié)點添加”售后”關鍵詞強制路由至售后流程的規(guī)則，確保關鍵業(yè)務規(guī)則的準確執(zhí)行。這里參考偽代碼如下：#偽代碼：硬編碼路由規(guī)則ifintent==“售后”:route_to(after_sales_workflow)#跳轉售后流程elifintent==“促銷”:route_to(promotion_workflow)#跳轉促銷流程else:fallback_to_human()#默認轉人工3.知識庫管理知識庫管理是提升大模型應用能力的一個核心功能，尤其當大模型微調訓練的成本過高時，可以通過導入標準知識數(shù)據(jù)來輔助大模型回答，并且實現(xiàn)實時導入實時生效。這里需要關注的是知識數(shù)據(jù)的模態(tài)已不限于文檔（PDF/WORD等），市面上已有大模型應用平臺支持圖像、云文檔、網(wǎng)頁等多種模態(tài)的知識數(shù)據(jù)管理。這里，需要平臺層支持不同模態(tài)數(shù)據(jù)處理、語義對齊功能，進而完成知識的存儲和索引。在實際調用知識過程中，平臺需要支持多種檢索方式，包括使用用戶問題的對應的向量做檢索，或者用戶問題中的關鍵詞做檢索等，從而將綜合歸納之后的知識提供給大模型，由大模型輸出最終的回答。這里簡要分析下向量檢索和關鍵詞檢索兩種方式。通過向量檢索的方式，會識別出用戶問題中的一些常識信息，召回更寬泛的知識。比如用戶提問”如何緩解長時間看手機的眼睛疲勞”時，大模型回答“電子屏幕藍光可能加劇視疲勞，建議每20分鐘遠眺6米外物體20秒（20-20-20法則）?！保▉碜越】悼破瘴恼拢＿@說明了在向量檢索方式下，即使知識庫未包含”手機”關鍵詞，也能通過向量空間捕捉視疲勞相關的語義關聯(lián)，進而召回泛化性的健康建議。通過關鍵詞檢索，會匹配出原有知識庫中更準確的語句，在強業(yè)務屬性的問答中有利于大模型輸出更準確的回答。比如用戶提問“SAPERP產(chǎn)品支持哪些數(shù)據(jù)庫連接？時，大模型回答“SAPERP支持MicrosoftSQLSereve、IBMDB2和Oracle數(shù)據(jù)庫”（來自產(chǎn)品手冊）。這里，檢索方式是嚴格匹配“SAP”、“數(shù)據(jù)庫”等關鍵詞，直接返回產(chǎn)品手冊文檔中的配置說明，避免語義擴展導致的內容偏差。此外，知識庫支持知識更新實時生效。平臺的知識庫管理模塊可建立版本控制體系，支持知識內容的動態(tài)更新。當業(yè)務規(guī)則或產(chǎn)品信息變更時，新知識數(shù)據(jù)可實時導入并建立索引，無需重新訓練模型即可生效。這種機制特別適合政策法規(guī)頻繁更新的金融、醫(yī)療等領域，確保AI應用始終基于最新知識去輸出答案。大模型應用平臺的核心價值在于技術普惠化。平臺層通過可視