大模型应用的 10 种架构模式

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文章摘要

在这篇文章中，作者曹洪伟深入探讨了大模型应用在人工智能领域的设计方法和架构模式。文章首先指出，在新兴技术如生成式AI领域，我们缺乏成熟的设计模式来支撑解决方案。作者作为资深的软件工程师，提出了一系列设计模式，以应对大模型应用实现中的挑战，如成本问题、延迟问题以及生成的不准确性等。

文章详细介绍了以下几种设计模式：

路由分发模式：通过控制中心对查询进行分类，将可识别的查询路由到小语言模型，而无法识别的查询则由大型语言模型处理，以实现成本、性能和用户体验之间的平衡。
大模型代理模式：在一个生态系统中，多个专门针对特定任务的生成式AI模型并行工作，整合不同的响应，形成全面的答案。
多任务微调模式：对大型语言模型进行微调，使其能够同时处理多个任务，增强模型的多功能性。
面向微调的分层缓存策略模式：引入缓存策略和相关服务，解决成本、数据冗余以及训练数据等问题。
混合规则模式：将大模型与基于规则的逻辑结合，创造出既富有创意又遵循规范的解决方案。
知识图谱模式：结合知识图谱和生成型人工智能模型，提高输出的上下文情境和符合事实性。
智能体蜂巢模式：多个AI代理共同协作解决问题，展示集体智慧。
智能体组合模式：通过模块化的人工智能系统，自我重新配置以优化任务性能。
记忆认知模式：为人工智能引入类似于人类记忆的元素，允许模型回忆并基于过去的交互进行学习。
双重安全模式：围绕大型语言模型的核心安全性，包含用户代理和防火墙两个关键组件。

作者认为，这些架构模式不仅是一种范式，而且可能成为未来智能系统成长的框架。随着人工智能领域的不断探索和创新，将会出现更多新的架构模式，这些模式可能成为人工智能服务的表现形态。

文章最后，作者曹洪伟简要介绍了自己的背景，他是一位拥有20多年软硬件产研经验的专家，曾担任百度DuerOS首席布道师、渡鸦科技CTO，目前是联想诺谛智能首席架构师。他拥有50多项国内外专利，并且是多本书籍的作者或译者。他希望能够持续更新这一系列架构模式，并邀请对此有兴趣的朋友共同研究探索。