《AI技术架构与选型策略_技术类》

AI技术架构与选型策略——从技术选型到架构治理主讲：孟庆然老师

课程背景

AI技术栈复杂多样，大模型、智能体、RAG、向量数据库等新技术层出不穷。如何选择适合企业的技术路线？如何设计可扩展的AI技术架构？如何避免技术选型失误？本课程基于TOGAF技术架构方法论，帮助技术管理者掌握AI技术架构设计与选型的系统方法。

课程目标

• 理解AI技术栈全貌与各组件关系

• 掌握大模型技术路线选型方法

• 掌握智能体、RAG等核心技术的架构设计

• 理解AI技术风险与安全合规要求

课程对象

• CIO、CTO、技术总监

• 架构师与技术负责人

• IT部门经理

• AI项目负责人

课程时长

2天（12小时）

【课程收益】

• 系统掌握对应领域的AI技术方法与工具，专业能力显著提升

• 获得可直接落地的技术框架与操作流程，减少从零摸索的时间

• 通过实战演练掌握核心技能，结业即可独立开展相关工作

• 积累行业最佳实践经验，避免常见技术坑与弯路

• 获得可复用的技术模板与代码框架，提升后续工作效率

课程大纲

第一部分：AI技术架构全景

• TOGAF技术架构方法论：基础设施、平台、应用、数据

• "数据+算力+模型+应用"四层AI技术栈解析

• AI技术架构演进：从单体应用到微服务到智能体

• 技术选型原则：业务驱动、成熟度优先、成本效益、可扩展性

第二部分：大模型技术路线选型

• 通用大模型vs行业大模型vs私有化部署：优劣势对比

• 主流大模型深度对比：GPT、Claude、文心、通义、DeepSeek、Kimi

• 大模型部署模式：SaaS、API、私有化部署、混合部署

• 大模型选型评估框架：能力、成本、安全、合规、生态

• 大模型成本优化：Token成本、推理成本、微调成本

第三部分：智能体（Agent）技术架构

• 智能体基础架构：感知-规划-行动（SPA）模型

• ReAct模式：推理+行动+观察的循环机制

• 单智能体vs多智能体：适用场景与协作模式

• 主流智能体平台对比：Coze、Dify、LangChain等

• 智能体技术成熟度评估：从实验到生产的距离

第四部分：RAG与知识库技术

• RAG（检索增强生成）原理与架构

• 知识库构建：文档处理、分块、向量化、索引

• 向量数据库选型：Pinecone、Milvus、Chroma等对比

• 检索策略优化：关键词检索、向量检索、混合检索

• RAG效果评估与持续优化方法

第五部分：数据架构与数据治理

• DAMA数据架构方法论：从传统MDM到AI数据资产

• 数据集成架构：ETL、ELT、数据联邦、数据编织

• 数据湖vs数据仓库vs湖仓一体

• 特征平台与模型管理：MLOps基础

第六部分：AI安全与合规架构

• AI技术风险识别：模型风险、数据风险、安全风险、合规风险

• AI安全框架：从模型安全到应用安全

• 数据隐私保护：联邦学习、差分隐私、同态加密

• OECD AI五大原则与欧盟AI法案合规要求

• AI架构治理：标准制定、选型评审、架构合规

课程特色

• 架构视角：从企业架构高度看AI技术，而非零散技术点

• 实战经验：基于多个大型AI项目的技术选型经验

• 客观中立：不绑定特定厂商，客观对比各技术路线优劣势

• 可落地：提供技术选型评估框架，可直接用于企业决策