不只有模型：完整AI技术栈的五大关键模块
不管你是做个人实验的原型，还是开发给大家用的应用，把 AI 技术栈的核心模块摸透，都是必不可少的。【AI大模型教程】
模型很重要，但它只是整个技术拼图里的一块而已。以下是构建一个完整 AI 系统所需的五大核心层。
基础设施层
GPU/云服务
数据层
向量数据库
RAG
模型层
LLM/多模态模型
编排层
任务协调
工具调用
应用层
用户界面
系统集成
- 🏗️ 基础设施 (Infrastructure)
模型得跑在合适的基础设施上。
不是所有大型语言模型（LLM）都能在普通服务器或者笔记本上顺畅跑起来，所以选对基础设施，直接影响最后部署的效果。
LLM 通常要靠 GPU 这类 AI 专用硬件才能跑起来，部署方式主要有三种：
- • 本地部署 (On-premise)：适合手里有自己的硬件资源、也有预算的团队。
- • 云端部署 (Cloud)：需要多少算力就租多少，很灵活，但是需要考虑网络条件和安全限制。
- • 个人设备运行 (Local)：有些轻量级 LLM 能在带 GPU 的笔记本上跑，但性能会受硬件限制。
- DeepSeek R1私有部署GPU选择指南（英伟达A100、H100、A800、H800、H20系列）
- 🧠 模型 (Models)
选模型要考虑几个方面：
- • 开源与专有：开源模型能随便改，专有模型一般有厂商帮忙维护。
- • 模型大小：大模型能力全，需要的运行资源也多。小模型更轻巧，适合专门的任务。
- • 专业化程度：不同模型各有擅长，有的擅长推理，有的擅长调用工具，还有的在代码生成、多语言处理上更厉害。
💡 像 Hugging Face 这类平台上已经有 200 多万个模型了，各种需求基本都能覆盖。
- 🗄️ 数据 (Data)
模型的知识是有 “保质期” 的。要是想分析最近的论文，就得补充新数据 —— 数据层就是干这个的，主要有这几个部分：
- • 数据源：外面的知识库或者实时的数据流。
- • 处理管道：给数据做清洗、转换的预处理和后处理步骤。
- • 检索系统：比如
向量数据库和RAG（检索增强生成），把数据转成嵌入向量后，能帮模型快速调取额外的知识。
基础模型一般是用公开数据训练的，要是做特定任务，往往得补充领域数据，这样准确性才高。
- ⚙️ 编排 (Orchestration)
像论文分析这种复杂任务，光靠一个提示可能不够，得把问题拆解开、做好规划，一步步来解决。编排层就是来协调这个全过程的：
| 步骤 | 作用 |
|---|---|
| 思考 | 模型琢磨怎么把问题拆开。 |
| 执行 | 调用工具或者函数获取信息。 |
| 审查 | 模型自己检查生成的内容，发现问题、优化内容。 |
这一块发展得很快，MCP 这种新协议就是用来管理越来越复杂的任务流程。
MCP 是一种由 Anthropic 推动的开放通信标准，旨在为大型语言模型（LLM）应用提供一个标准化接口。它允许 LLM 安全地连接并与外部数据源和工具（如数据库、API、本地文件等）进行双向交互。
- 🖥️ 应用层 (Application Layer)
用户最后是通过应用层和系统打交道的，关键是要设计出好用的界面，还要做到无缝集成。
- • 接口设计：
- • 最基础的就是文字输入输出。
- • 可能还要扩展到图片、音频、数据集这些多模态交互。
- • 或许还得有修改和引用的功能，方便用户改结果、查来源。
- • 系统集成：
- • 能从外部工具接收输入。
- • 把 AI 的输出自动嵌到用户平时的工作流程里。
总结
从硬件基础设施、选模型、补数据、排任务（编排），到最后的应用，AI 技术栈的每一层都很重要。
深入理解这些组件才能设计出符合实际需求的 AI 系统。
