想做高阶AIGC应用、想成为LLM应用架构师?这张图就是你通往高薪岗位的“技术地图”!

这张由 Shalini Goyal 绘制的LLM 应用开发架构图,清晰拆解了从底层算力到用户界面的五大核心层,帮你秒懂一个完整的AI应用是怎么跑起来的!

一、LLM应用的五层技术堆栈解析

一个完整的 LLM 应用,就像一个精密的五层大厦:

基础设施层 (The Bottom Bun)

• 角色: 提供应用运行的“地基”。

• 内容: 云托管(AWS, GCP, Vercel)、Serverless 函数(Lambda, Supabase)、CI/CD 部署、监控与日志、安全合规。

• 关键: 决定了你的应用能承载多大流量、运行多稳定。

模型层 (The Core Intelligence)

• 角色: 应用的“大脑”,提供核心智能。

•内容: 基础模型(GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA)、微调模型(LoRA/SFT)、模型部署API、模型选择与路由、Context Window 管理。

• 关键: 决定了你的应用能完成多复杂的任务,以及成本效率。

数据与集成层 (Smart Tools)

• 角色:赋予模型外部知识和动态行动力。

• 内容:RAG(检索增强生成)、向量数据库(Pinecone, Chroma, Weaviate)、Embedding 服务、APIs & Webhooks、第三方集成、Tool Calling & Plugin。

• 关键: 这是让模型**“不瞎说”、“有记忆”、“能做事”**的关键!

逻辑层 (The Application Brain)

• 角色: 连接智能与数据,设计复杂工作流的“中枢神经”。

• 内容: Prompt Engineering(提示工程)、内存与上下文处理、Function Calling(函数调用)、Multi-Step Agentic Workflows(多步骤 Agent 流程)。

• 关键: LangChain, CrewAI, AutoGen 等框架就位于这一层,它们是构建复杂 AI Agent 的核心武器。

前端用户界面 (User-Facing Layer)

• 角色: 用户与 AI 交互的窗口。

• 内容: Chat UI、嵌入式聊天机器人、语音激活界面、Slack/Discord Bots、Chrome 扩展。

• 关键: 决定了用户体验的友好度和应用的触达范围。

二、爆火工具箱 (Famous Chefs/Tools)

如果你要动手,这些顶流工具你必须掌握:

• OpenAI/Gemini/Claude: 模型提供者,智力源泉。

• LangChain/CrewAI/LlamaIndex: 逻辑与数据连接框架,构建 Agent 流程。

• Pinecone/Chroma: 向量数据库,实现 RAG 检索增强。

• Vercel/Supabase: 快速部署和后端服务。

• Zapier/Make: 集成工具和自动化。

如何使用这张图?

无论你是想打造内部效率工具,还是面向C端的AI产品,对着这张图,你就能清晰规划:

  1. 确定核心模型(模型层)。

  2. 规划数据源与工具调用(数据集成层)。

  3. 设计 Agent 工作流(逻辑层)。

  4. 选择部署方案和前端形式(基础设施和前端层)。

三、如何学习AI大模型?

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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