一文讲清AI技术架构之七层表述

摘要：随着AI人工智能的飞速发展，AI技术架构作为支撑先进模型开发与应用的关键技术，正在成为学术界和工业界的关注焦点。AI技术架构是一个复杂的系统，旨在实现从数据收集、处理、分析到决策和执行的全流程自动化。一个完整的AI架构通常包括数据层、感知层、模型层、决策层、执行层、反馈层和应用层七个主要层次，每一层次都承担特定的功能和任务。AI技术架构通过数据层、感知层、模型层、决策层、执行层、反馈层和应用层的协同工作，实现了从数据收集、信息提取、模型训练、决策制定到行动执行和反馈优化的完整流程。这种分层架构使得AI系统具有高度的模块化和灵活性，能够适应不同的应用场景和需求。

通过对本文的学习，使读者将能够掌握AI技术架构的七个层级，进而认识到这些技术对于推动AI行业发展的重大意义。详细内容请参阅下文。

 

一、AI大模型环境

1.登录Linux系统

 

2.启动Ollama平台

 

3.查看DeepSeek大模型架构

 

二、AI技术架构

1. AI技术架构的定义

定义：AI技术架构是指为实现人工智能功能与服务所设计的一套系统化的结构和组件的集合。

 

2. AI技术架构的构成

定义：一个完整的AI技术架构通常包括数据层、感知层、模型层、决策层、执行层、反馈层和应用层等七个主要层次，每一层次都承担特定的功能和任务。

 

3. AI技术架构的工作原理

说明：AI技术架构的工作原理是一个动态的闭环过程，涵盖从数据收集到决策执行的完整流程。通过数据层、感知层、模型层、决策层、执行层、反馈层和应用层的协同工作，AI系统能够实现自主感知、智能决策和动态适应。

(1) 数据层

说明：数据层是AI系统的基础，负责从多种来源收集、存储和管理数据。这些数据可以是结构化（如数据库记录）或非结构化（如图像、音频、文本）形式。

 

(2) 感知层

说明：感知层负责从数据中提取有用的信息，通常涉及信号处理和特征提取。它将原始数据转化为结构化或半结构化的信息，供模型层使用。

 

(3) 模型层

说明：模型层是AI系统的核心，负责构建和训练机器学习或深度学习模型，以实现对数据的分析和预测。

 

(4) 决策层

说明：决策层根据模型层的输出，结合任务目标和约束条件，制定最优的行动策略。

 

(5) 执行层

说明：执行层负责将决策层的输出转化为具体的行动，并通过硬件或软件执行这些行动。

 

(6) 反馈层

说明：反馈层负责监控执行效果，并将反馈信息传递给决策层或模型层，以进行调整和优化。

 

(7) 应用层

说明：应用层是AI系统与用户交互的界面，负责将AI的功能和结果呈现给用户或其他系统。

 

三、AI技术架构的应用场景

1. AI技术架构各层级具体应用场景

说明：AI技术架构通过其分层设计和模块化特性，在多个领域展现了广泛的应用潜力。以下从不同层次的功能出发，结合实际场景，阐述AI技术架构的具体应用。

 

2. AI技术架构的综合应用场景

定义：AI技术架构通过各层的协同工作，在实际生活中有很大的应用空间，比如在自动驾驶、智能医疗、智能金融、智能教育、智能家居、智能农业等领域展现了强大的应用潜力。

 

3. AI技术架构的简单应用实例

(1)执行指令# vim mystudent.py编写程序

 

(2)执行指令# python3 mystudent.py运行程序

 

备注：上述程序mystudengt.py代码对应着AI技术架构各层的功能，运行程序后，系统会为每个学生生成学习计划，并模拟学习后的效果反馈。

AI技术架构各层功能说明如下

• 数据层：collect_student_data 函数模拟了学生的学习数据，包括成绩和学习进度。
• 感知层：analyze_student_progress 函数分析学生的学习进度和成绩，识别薄弱环节。
• 模型层：predict_weakness 函数预测学生的薄弱环节。
• 决策层：create_learning_plan 函数根据薄弱环节制定个性化学习计划。
• 执行层：push_learning_plan 函数推送学习计划给学生。
• 反馈层：monitor_and_adjust 函数模拟学习效果，并根据反馈调整策略。