AI 应用技术架构全景视图

木木三

<p class="ql-block">基于 MCP 的 AI 应用技术架构全景视图</p><p class="ql-block">从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、应用架构层、到应用层,介绍了基于 MCP(Model Context Protocol)的 AI 应用技术架构全景视图,涵盖了从基础设施层到应用层的各个层次,并详细阐述了各层的功能和技术要点。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">1. 基础设施层</p><p class="ql-block">- **硬件设施**:包括 GPU、CPU、RAM、HDD 和 Network 等关键硬件。</p><p class="ql-block"> - **GPU**:适合并行计算,尤其在图像处理和神经网络训练方面表现优异。</p><p class="ql-block"> - **CPU**:作为通用处理器,负责逻辑运算和控制任务。</p><p class="ql-block"> - **RAM**:提供快速读写数据的临时存储空间,提升计算效率。</p><p class="ql-block"> - **HDD**:用于存储大量训练数据和模型文件。</p><p class="ql-block"> - **Network**:为 AI 模型的预训练、微调、推理和应用访问提供分布式通信基础设施。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">2. 云原生层</p><p class="ql-block">- **弹性伸缩层**:基于 Docker 容器和 Kubernetes(K8S)的云原生架构,为 AI 模型的预训练、微调、推理和应用部署提供高扩展性和高可用性,能够根据访问量动态伸缩。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"> 3. 模型层</p><p class="ql-block">- **大语言模型(LLMs)**:如 DeepSeek R1,能够处理和生成自然语言文本,执行多种自然语言处理任务。</p><p class="ql-block">- **视觉-语言模型**:结合视觉与语言信息,处理跨模态内容,应用于图像标注、视频解析等领域。</p><p class="ql-block">- **智能文档理解**:通过解析文本和非结构化数据,实现文档内容的深入理解。</p><p class="ql-block">- **多模态检测与分类**:整合多种数据类型,提升模型的精确度和稳健性,应用于安全监控、医疗诊断等领域。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">4. 应用技术层</p><p class="ql-block">- **MCP 技术**:由 Anthropic 提出,解决大语言模型与外部工具集成的标准化问题。其架构包括:</p><p class="ql-block"> - **MCP 主机**:作为用户与 AI 模型的桥梁。</p><p class="ql-block"> - **MCP 客户端**:负责主机与服务器之间的通信。</p><p class="ql-block"> - **MCP 服务器**:连接 AI 大模型与数据源。</p><p class="ql-block"> - **数据源**:包括本地数据源和远程服务。</p><p class="ql-block">- **Agent 技术**:利用大模型的推理能力,规划拆解任务并使用外部工具完成复杂任务。</p><p class="ql-block">- **RAG(检索增强生成)技术**:融合检索与生成方法,提升信息生成的精准度。</p><p class="ql-block">- **大模型微调**:通过在特定任务的数据集上进行微调,提升模型性能。</p><p class="ql-block">- **提示词工程**:设计高效的提示语,优化模型输出结果。</p><p class="ql-block">- **思维链技术**:模拟人类思考过程,增强模型的决策和推理能力。</p><p class="ql-block">- **数据工程技术**:涵盖数据抓取、清洗、构建向量库、实施访问控制等,确保数据质量和安全。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"> 5. 应用架构层</p><p class="ql-block">- **工程技术架构**:解决 AI 应用的高可用性、高性能和高可靠性。</p><p class="ql-block">- **业务架构**:根据业务场景选择合适的架构类型,如 RAG 架构、AI Agent 架构等。</p><p class="ql-block">- **云原生架构**:解决 AI 应用的弹性伸缩问题。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">### 6. 应用层</p><p class="ql-block">- **增量应用**:包括 RAG 类应用和 Agent 类应用。</p><p class="ql-block">- **存量应用**:包括 OLTAP 类应用和 OLAP 类应用。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">### 总结</p><p class="ql-block">文章全面剖析了基于 MCP 的 AI 应用技术架构,从基础设施到应用层的各个层面进行了详细解读,展示了各层的功能和技术要点,帮助读者系统地理解 AI 应用技术架构的全貌。</p>