6.6 AI系统架构基础

AI系统常见架构模式

模式一：API调用架构（最简单）

用户 → 前端应用 → AI API（GPT-4等） → 回答返回

适用场景：
- 快速验证
- 低并发
- 不涉及敏感数据

优点：简单、快速
缺点：数据需外传、成本随用量增加

模式二：RAG架构（知识库问答）

用户 → 前端应用 → 检索模块 → 向量数据库
                         ↓
                    AI API → 回答返回

适用场景：
- 知识库问答
- 文档问答
- 企业内部AI应用

优点：知识可控、成本低
缺点：需要维护知识库

模式三：Agent架构（复杂任务）

用户 → 前端应用 → Agent编排层
                         ↓
              ┌─────────┼─────────┐
              ↓         ↓         ↓
          工具1     工具2     工具3
          (搜索)   (代码)   (数据库)
              ↓         ↓         ↓
              └─────────┴─────────┘
                         ↓
                    AI API → 执行结果

适用场景：
- 复杂多步骤任务
- 需要调用外部工具
- 需要推理+行动

优点：能力强大、可扩展
缺点：复杂度高、调试难

架构设计原则

原则一：模块化
        各组件解耦，独立替换和升级

原则二：可观测
        全链路日志、监控、追踪

原则三：容错降级
        单点故障不影响整体

原则四：安全隔离
        敏感数据不外泄

原则五：成本可控
        缓存、限流、成本监控

典型技术栈推荐

中小规模项目

企业级项目