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AI DELIVERY ARCHITECTURE

三层技术架构

以基础设施、核心能力和场景应用三层解耦建设,让企业能够从单一场景起步,再按效果逐步扩展。

解决的核心问题从可信数据到核心能力,再到可运行场景
CORE CAPABILITIES

核心能力

01

基础设施层

多源数据接入、清洗、结构化、权限治理与资产沉淀,为智能体提供可信输入。

02

核心能力层

RAG、RAFT、模型适配、任务编排、工具调用、评测与运行监测。

03

场景应用层

九章问知、问数、问核及行业智能体,进入知识、数据、审核和业务流程。

04

治理横切面

身份、权限、日志、成本、质量、安全和人机协同贯穿三层。

ENGINEERING FLOW

工程实施路径

从业务标准和真实样本出发,每一步都保留输入、输出和验收依据。

  1. 01业务目标与成功标准
  2. 02场景、数据和风险诊断
  3. 03最小可行架构设计
  4. 04原型和真实样本验证
  5. 05系统集成与用户验收
  6. 06运行监测与资产移交
WHEN TO USE

适合什么情况

  • 希望先跑一个场景、以后可扩展
  • 现有数据和系统较多,需要控制耦合
  • 需要同时兼顾业务、技术和治理团队
  • 关注长期运维与知识资产沉淀
ACCEPTANCE

如何验收

  • 关键链路可端到端完成
  • 数据来源与权限边界清晰
  • 异常有日志、提示和人工兜底
  • 架构文档与运营手册完整移交
TECHNOLOGY BOUNDARY

能力边界

架构范围取决于现有系统、数据质量、接口条件与安全等级;不在资料不清时预设庞大平台。

RELATED PROJECTS

相关技术实践案例

从部分真实项目中查看该技术如何与业务流程、数据和人工复核机制组合。

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