技术架构师、解决方案架构师、技术负责人、平台工程负责人
掌握大模型应用系统的核心架构模式与设计原则
具备设计高可用、高并发、可观测、安全合规的生成式AI系统架构的能力
熟悉主流大模型技术栈的选型与集成策略
能够主导企业级大模型平台的架构规划与落地
1. 大模型应用架构全景与演进
大模型应用架构的演进：从单体调用到Agent生态
核心架构模式：RAG架构、Agent架构、编排式架构、微调增强架构
企业级大模型平台架构全景图
2. 模型服务架构设计
模型推理服务架构设计：高并发、低延迟、高吞吐
多模型管理与路由策略（模型版本、A/B测试、灰度发布）
模型服务的高可用设计（多副本、跨可用区、熔断限流）
3. RAG 系统架构深度设计
RAG系统核心组件：向量数据库（Milvus、Qdrant、Pinecone）、Embedding模型、重排序模型
索引策略：分片、分区、混合索引、多租户隔离
RAG系统的性能优化：检索延迟、上下文窗口管理、缓存策略
4. Agent 系统架构设计
Agent核心组件：规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、执行（Execution）
多Agent协作架构：协调者模式、层次化Agent、Swarm模式
Agent系统的状态管理、事务性与可观测性设计
5. 数据架构与知识工程
企业知识库的构建：多源数据接入、文档解析、分块策略、元数据管理
数据更新与同步机制（增量更新、全量重建）
数据血缘与可追溯性设计
6. 可观测性体系设计
大模型系统的三大支柱：Metrics、Logs、Traces
关键指标体系：延迟、吞吐量、错误率、Token消耗、成本、模型回答质量
分布式链路追踪的实现（OpenTelemetry、LangSmith、Arize）
7. 成本优化与资源治理
模型推理成本构成与优化策略（量化、缓存、模型蒸馏）
Token经济学与用量管理（限流、配额、成本分摊）
多模型混合调度策略（轻量级模型 vs. 重型模型）
8. 安全架构与合规设计
输入输出安全护栏架构（输入过滤、输出审核、敏感词拦截）
数据安全设计：传输加密、存储加密、租户隔离、隐私保护
合规架构：内容审核、日志审计、监管报送接口
9. 高可用与灾备设计
模型服务的容错与降级策略（降级到基础模型、人工兜底）
数据灾备与恢复机制（向量库备份、模型版本快照）
跨云/混合云部署架构与灾难恢复演练
10. 技术选型与生态集成
开源模型选型评估框架（能力、许可、社区、生态）
基础设施选型：GPU/NPU算力池、存储、网络
工具链集成：编排框架（LangChain、LlamaIndex）、可观测平台、API网关
11. 企业级AI平台架构实践
面向多业务线的大模型平台架构设计
租户隔离、资源配额、权限管理
模型即服务（MaaS）平台的能力建设（模型仓库、微调平台、评测中心）
12. 架构演进与创新趋势
从RAG到Agent的演进路径
端侧智能与边缘架构
大模型架构的未来趋势：MoE、长上下文、多模态融合的架构影响
