6种AI平台架构+8张AI系统流程图（收藏）

AI 平台架构是 AI 客服运作的技术基石。

其底层为数据层，汇聚多源数据，经清洗、标注后存储；

中间算法层整合自然语言处理、机器学习等算法模型；

上层应用层则为各类服务提供接口。

AI 的主要架构可从技术实现与系统设计角度分为以下几类，其设计逻辑与应用场景各有侧重：

1. 集中式架构

• 特点
  将计算资源、数据和算法集中在单一服务器或集群中处理。
• 优势
  结构简单、部署成本低，适合小规模数据或单一任务（如简单聊天机器人）。
• 局限
  扩展性差，单点故障风险高，难以应对大规模并发或复杂任务。

2. 分布式架构

• 特点
  通过多台服务器或节点协同处理任务，数据与计算资源分散存储。
• 优势
  可扩展性强，支持海量数据训练（如深度学习模型）和高并发服务（如 AI 推荐系统）。
• 典型框架
  TensorFlow 集群、PyTorch 分布式训练、Apache Spark+MLlib。

3. 分层架构

• 感知层
  通过传感器、图像识别等技术获取数据（如语音识别、视觉感知）。
• 认知层
  利用 NLP、知识图谱处理语义，构建逻辑理解（如意图识别、知识推理）。
• 决策层
  基于强化学习或规则引擎生成行动策略（如自动驾驶决策、智能客服响应）。

4. 混合架构

• 特点
  融合符号主义（规则引擎）与连接主义（神经网络），结合逻辑推理与数据学习。
• 应用
  医疗诊断 AI（规则确保准确性，神经网络处理复杂病例）、金融风控（规则规避风险，模型挖掘潜在模式）。

5. 联邦学习架构

• 特点
  数据不动模型动，各节点在本地训练模型，仅共享参数更新，保障数据隐私。
• 场景
  跨机构 AI 合作（如医疗数据共享、银行风控联合建模）。

6. 云边协同架构

• 云端
  负责大规模模型训练与全局数据管理。
• 边缘端
  在终端设备（如手机、IoT 设备）部署轻量级模型，实现低延迟推理（如实时翻译、本地图像识别）。

AI 客服运作时，用户咨询先由接入层接收，经自然语言处理解析语义，再通过意图识别模块判断需求类型。

若为常见问题，从知识库匹配答案直接回复；复杂问题则调用推理引擎，结合上下文分析，甚至联动人工客服。

处理过程中，持续收集交互数据回流至 AI 平台，用于优化算法与更新知识库，形成 “服务 - 反馈 - 优化” 的闭环，不断提升服务质量与效率。

如果觉得不直观，那么接下来简单点，分享几个相关架构或知识图。

01

AI平台架构图

03

亿图图示APP的AI能力

05

AI 平台核心能力

06

AI技术中后架构

08

AI在京东项目管理中的实践与探索