人工智能开发架构是指人工智能系统不同组件的结构以及它们之间的交互方式。典型的现代人工智能系统架构包含多个协同工作的层。

数据层负责从各种来源摄取、存储和预处理原始信息。这一层通常依赖于能够大规模存储结构化和非结构化数据的数据湖或数据仓库。如果没有一个稳固的数据层，构建在其上的所有内容都会继承一些难以修复的缺陷。

模型层包含负责进行预测的实际机器学习或深度学习模型。该层可以承载单个模型，或者（在2026年会越来越常见）承载多个协同工作的专用模型，例如，在对话式人工智能系统中，一个模型用于意图分类，另一个模型用于生成响应。

服务层通过 API 公开训练好的模型，以便其他应用程序可以发送请求并接收预测结果。该层必须处理负载均衡、缓存和请求排队等问题，尤其对于预期流量较大的应用程序而言更是如此。

编排层负责协调不同组件之间的交互，尤其是在将多个模型或工具串联起来的系统中，例如将搜索组件与语言模型相结合的检索增强生成系统。像这样的框架之所以流行，正是因为它们简化了编排层的构建，无需团队从头开始编写所有代码。

监控和反馈层收集性能数据、用户反馈和错误日志，并将这些信息反馈到未来的训练周期中。这形成了一个持续改进的循环，而不是将模型视为静态的、一次性的交付成果。

从一开始就精心设计这种架构可以避免以后大量的返工，因为对规划不周的系统进行可扩展性或监控方面的改造要比从一开始就构建它要昂贵得多。

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