企业级应用集成AI大模型架构白皮书

首先为方便大家对大模型有一个整体的认知，我们先从大模型的整体架构着手，来看看大模型的组成是怎么样的。下面是我大致分的个层。从整体分层的角度来看，目前大模型整体架构可以分为以下几层：[heading3]1.基础层：为大模型提供硬件支撑，数据支持等[content]例如A100、数据服务器等等。[heading3]2.数据层[content]这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自己的特性，维护的垂域数据。分为静态的知识库，和动态的三方数据集[heading3]3.模型层：LLm或多模态模型[content]LLm这个大家应该都知道，large-language-model，也就是大语言模型，例如GPT，一般使用transformer算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与llm不同，用的是图文或声音等多模态的数据集[heading3]4.平台层：模型与应用间的平台部分[content]比如大模型的评测体系，或者langchain平台等，提供模型与应用间的组成部分[heading3]5.表现层：也就是应用层，用户实际看到的地方[content]这个就很好理解了，就不用我多作解释了吧

《[2024大模型落地与前沿趋势研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/NxEPrWvTheLHlhco35Tcfovdn9c)》概述了大模型技术在多个行业中的应用和发展趋势。报告由量子位智库发布，强调大模型在编程、教育、医疗等领域的重要性，并预测其将推动生产力和创新服务的增长。大模型业务模式涵盖应用开发、模型API和模型服务，其中模型服务和API是核心。报告还讨论了大模型在不同地域和行业的落地情况，以及企业在大模型技术投资方面的需求。亿欧智库发布的《[2024年企业AI大模型应用落地白皮书](https://waytoagi.feishu.cn/record/Kr1brPQQGeilGgcwqEWco54xnWg)》聚焦于企业中人工智能大模型的应用和落地情况。报告涵盖了AI大模型在企业中的应用现状、发展趋势以及面临的挑战。它详细分析了AI技术如何推动企业创新、提高效率和降低成本，并探讨了不同行业如何利用AI大模型实现数字化转型。此外，白皮书还提供了关于如何克服实施过程中的障碍和最大化AI大模型价值的见解。

与大模型对话产品的提示词不同。对于大模型API，我们需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和API请求参数，拼搭出完整的API提示请求，精确引导API返回我们想要的生成结果。根据BigModel官网给出的请求示例，可以看到需要在请求中传递Model类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature等关键参数。因此，可以构建相应的API请求内容如下：1.设定系统提示词，定义基础任务：2.设定用户提示词，提供具体任务数据，并要求大模型按JSON格式返回生成结果：注：为确保大模型能有效进行内容总结，提示词中使用${}语法动态引用插件获取的网页数据（如标题、描述、正文等）。在实际发送API请求时，这些变量会被替换为真实的网页内容。3.最后，根据文本总结类任务的通常经验与实际调试情况，设定其他API所需关键参数：如果你缺少参数设定的经验，也可以先询问AI文本总结类的模型API请求，temperature设定多少合适，再逐步调试效果即可。附：以下是Claude AI对AI Share Card插件的大模型API请求与提示词的设计架构解释，希望能对你有所帮助。