AI系统架构的“文档化”：灵活架构的传承密码

引言：当我们谈AI架构传承时，我们在谈什么？

深夜十点，刚接手电商推荐系统的 junior 算法工程师小夏盯着屏幕上的 model_v37.pth 文件发呆——这个模型是怎么训练出来的？依赖的用户行为数据来自哪个 Kafka 主题？特征工程用了哪些字段？线上推理时为什么要先调用 user_profile_service？

他翻遍了团队的 Confluence，只找到三年前的一份《推荐系统架构说明书》，里面画着静态的 UML 图，写着“数据层→特征层→模型层→服务层”的笼统描述。而实际运行的系统里，数据管线已经换成了 Airflow，模型训练用了 MLflow，推理服务改成了 FastAPI——文档和现实的差距，比北京到纽约的距离还远。

这不是小夏一个人的困境。AI系统的“传承痛点”，本质上是“活的架构”与“死的文档”之间的矛盾：

  • 传统软件架构以“代码”为核心，文档聚焦模块接口和调用流程，一旦代码稳定，文档就能“一劳永逸”；
  • 但AI系统是“数据+模型+代码”的三位一体，模型每周迭代、数据每天更新、管线随时调整——静态文档根本追不上架构的“进化速度”。

那么，如何让AI架构的知识“活”起来？答案藏在**“文档化”的重新定义里：
AI架构的文档化，不是写一份“说明书”，而是构建一张动态、关联、可追溯的知识网络**——它能记录“为什么做这个决策”，能追踪“模型从哪里来”，能可视化“数据怎么流动”，能解释“黑盒模型在想什么”。
这张网络，就是灵活架构的“传承密码”。

一、AI系统架构的特殊性：为什么传统文档化不够用？

要理解AI架构文档化的本质，先得明确AI系统与传统软件的核心差异：

1.1 传统软件：“代码驱动”的静态架构

传统软件的价值来自“代码的逻辑执行”——比如一个电商网站的订单系统，核心是“接收请求→校验库存→生成订单→扣减库存”的固定流程。文档的核心是**“明确模块边界”**：

  • 用UML类图说明“订单类”和“库存类”的关系；
  • 用接口文档定义“创建订单API”的输入输出；
  • 用流程图描述“下单流程”的分支逻辑。

只要代码不变，文档就能准确反映系统的状态。

1.2 AI系统：“数据+模型+代码”驱动的动态架构

AI系统的价值来自“数据的模式学习”——比如推荐系统的核心是“用用户行为数据训练模型，预测用户可能喜欢的商品”。它的架构有三个核心特征：

  • 动态性：模型每周迭代（比如用新数据重新训练）、数据每天更新（比如新增用户行为）、管线随时调整（比如替换特征工程方法）；
  • 关联性：模型的性能依赖数据质量（比如脏数据会导致模型偏差），数据的流动依赖管线逻辑（比如特征工程的错误会传递到模型）；
  • 黑盒性：模型的决策逻辑（比如Transformer的注意力机制）无法用传统的“if-else”解释，只能通过数据和指标间接推测。

1.3 传统文档化的三大缺陷

面对AI系统的特殊性，传统文档化的方法完全失效：

  • 静态性：无法跟踪模型版本、数据版本的变化——你永远不知道现在运行的model_v37是不是文档里写的“基于2023年10月数据训练的模型”；
  • 割裂性：数据、模型、代码的文档分开存储——想知道“模型v37用了哪些特征”，得同时翻数据管线文档、特征工程代码、模型训练日志；
  • 表面性：只记录“是什么”，不记录“为什么”——比如文档里写了“用Transformer做推荐模型”，但没写“为什么不选CNN”，当业务场景变化时，后人无法快速调整决策。

二、AI架构文档化的核心要素：构建“活的”知识网络

AI架构的文档化，需要覆盖“决策、 lineage、管线、接口、解释”五大核心要素——它们共同构成一张“活的知识网络”，让架构的每一次变化都有迹可循，每一个决策都有据可查。

要素1：架构决策记录（ADR）——记录“为什么”比“是什么”更重要

定义与价值

**ADR（Architecture Decision Record）**是对架构决策的结构化记录，核心是回答：

  • 背景（Context）：为什么要做这个决策？（比如“业务要求推荐系统的实时性提升到100ms以内”）；
  • 选项（Alternatives）：有哪些可选方案？（比如“在线训练”vs“离线训练+实时更新”）；
  • 决策（Decision）：最终选了哪个方案？（比如“选离线训练+实时更新”）；
  • 影响（Consequences）：这个决策会带来什么影响？（比如“需要构建模型版本管理和灰度发布机制”）。

ADR的价值，在于把“隐性知识”转化为“显性知识”——当团队成员更替或业务变化时，后人能通过ADR理解“前人为什么这么做”，而不是盲目推翻重来。

示例：ADR-001 选择离线训练+在线推理的架构
# ADR-001：选择离线训练+在线推理的架构

## 背景
业务要求推荐系统的推理延迟≤100ms，同时每周用新数据更新模型（用户行为数据的时效性很强）。

## 选项
1. **在线训练**：实时接收用户行为数据，实时更新模型——优点是时效性强，缺点是推理延迟高（模型更新需要时间）；  
2. **离线训练+在线推理**：每天凌晨用过去24小时的数据训练新模型，然后部署到在线推理服务——优点是推理延迟低，缺点是模型更新有1天的延迟。

## 决策
选择**离线训练+在线推理**。

## 影响
- 需要构建模型版本管理系统（跟踪每个模型的训练数据、参数、性能）；  
- 需要实现模型的灰度发布（逐步将新模型替换旧模型，避免故障）；  
- 需要监控模型的在线性能（比如实时计算推荐的点击率，若下降则回滚）。
工具推荐
  • ADR Tools：命令行工具，快速生成ADR模板；
  • Log4brains：基于Markdown的ADR管理工具，支持可视化决策历史；
  • Confluence/Notion：用表格或数据库存储ADR，方便检索。

要素2：模型Lineage（谱系）——追踪“模型从哪里来”

定义与价值

模型Lineage是模型的“全生命周期图谱”，记录：

  • 模型的版本（比如model_v37）；
  • 依赖的数据版本（比如user_behavior_20240501）；
  • 训练参数（比如learning_rate=0.001、batch_size=64）；
  • 性能指标（比如precision=0.85、recall=0.72）；
  • 关联的 artifacts（比如模型文件、特征工程脚本）。

Lineage的价值，在于让模型“可追溯”——当模型性能下降时，你能快速定位原因：是数据质量变差了？还是训练参数调错了？当需要回滚模型时，你能准确找到“之前效果好的版本”。

数学模型：模型Lineage的形式化表达

我们用四元组表示模型版本v的Lineage：
L(v)=(D(v),P(v),M(v),E(v)) L(v) = (D(v), P(v), M(v), E(v)) L(v)=(D(v),P(v),M(v),E(v))
其中：

  • D(v)D(v)D(v)：模型v依赖的数据集合（比如user_behavior_20240501、item_features_20240501）；
  • P(v)P(v)P(v)：模型v的训练参数集合（比如learning_rate、n_estimators）；
  • M(v)M(v)M(v)：模型v的文件（比如model_v37.pth）；
  • E(v)E(v)E(v)：模型v的评估指标集合（比如precision、recall）。

通过这个四元组，我们能清晰看到“数据→参数→模型→指标”的因果关系。

示例：用MLflow跟踪模型Lineage

MLflow是最常用的模型Lineage工具，以下是一个简单的训练脚本：

import mlflow
import mlflow.pytorch
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from my_model import RecommendationModel  # 自定义推荐模型
from my_dataset import UserBehaviorDataset  # 自定义数据集

# 1. 初始化MLflow
mlflow.set_tracking_uri("http://localhost:5000")  # MLflow跟踪服务器地址
mlflow.set_experiment("ecommerce-recommendation")  # 实验名称

# 2. 加载数据
train_dataset = UserBehaviorDataset("data/user_behavior_20240501_train.csv")
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
val_dataset = UserBehaviorDataset("data/user_behavior_20240501_val.csv")
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64)

# 3. 定义模型和优化器
model = RecommendationModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 4. 训练并跟踪Lineage
with mlflow.start_run(run_name="model_v37"):  # 运行名称（模型版本）
    # 记录训练参数
    mlflow.log_param("learning_rate", 0.001)
    mlflow.log_param("batch_size", 64)
    mlflow.log_param("epochs", 10)
    
    # 训练循环
    for epoch in range(10):
        model.train()
        for batch in train_loader:
            x, y = batch
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(x)
            loss = loss_fn(outputs, y)
            loss.backward()
            optimizer.step()
        
        # 验证并记录指标
        model.eval()
        val_loss = 0.0
        val_precision = 0.0
        with torch.no_grad():
            for batch in val_loader:
                x, y = batch
                outputs = model(x)
                val_loss += loss_fn(outputs, y).item()
                val_precision += (outputs.argmax(dim=1) == y).float().mean().item()
        
        val_loss /= len(val_loader)
        val_precision /= len(val_loader)
        mlflow.log_metric("val_loss", val_loss, step=epoch)
        mlflow.log_metric("val_precision", val_precision, step=epoch)
    
    # 记录模型文件和特征工程脚本
    mlflow.pytorch.log_model(model, "model")  # 保存模型到MLflow
    mlflow.log_artifact("scripts/feature_engineering.py")  # 保存特征工程脚本
工具推荐
  • MLflow：开源，支持模型Lineage、实验跟踪、模型注册；
  • Weights & Biases：可视化强，支持Lineage的交互式查询；
  • Neptune：企业级，支持多模态Lineage（比如模型、数据、代码的关联）。

要素3：数据管线图谱——可视化“数据的流动与变换”

定义与价值

数据管线图谱是数据从“原始采集”到“输入模型”的全流程DAG图，记录：

  • 每个节点的逻辑（比如“从Kafka消费数据”“清洗缺失值”）；
  • 节点之间的依赖（比如“清洗后的数据→特征工程”）；
  • 每个节点的输出格式（比如“Parquet文件”“JSON格式”）。

数据管线是AI系统的“血管”——如果数据断了或脏了，整个系统都会崩溃。管线图谱的价值，在于让数据的流动“可视化”——当数据延迟时，你能快速找到哪个节点卡住了；当数据质量差时，你能快速定位哪个环节出了问题。

示例：推荐系统的数据管线图谱（Mermaid）
graph TD
    A[Kafka消费用户行为数据] --> B[数据预处理：清洗缺失值、去重]
    B --> C[特征工程：生成用户画像（年龄、偏好）、商品特征（类别、价格）]
    C --> D[数据验证：检查特征分布（比如用户年龄是否在18-60之间）]
    D --> E[存储到数据湖（S3）：user_features_20240501.parquet]
    E --> F[模型训练：用MLflow跟踪Lineage]
    F --> G[模型评估：计算precision、recall]
    G --> H[模型注册：MLflow Model Registry]
    H --> I[在线推理服务：FastAPI调用模型]
工具推荐
  • Airflow：开源，支持DAG的可视化和调度；
  • Prefect：现代数据管线工具，支持动态DAG和可视化；
  • Luigi：简单轻量，适合小型数据管线。

要素4：动态接口契约——明确“模块间的对话规则”

定义与价值

AI系统由多个模块组成（比如数据采集模块、特征工程模块、推理服务模块），接口契约是模块间的“对话规则”，包含：

  • 输入格式（比如推理服务的请求参数：user_id（字符串）、context（JSON））；
  • 输出格式（比如推理服务的响应：recommended_items（列表）、score（浮点数））；
  • 调用方式（比如HTTP POST）；
  • SLA（比如推理延迟≤100ms）。

与传统接口文档不同，AI系统的接口契约需要动态更新——比如当特征工程模块新增了“用户活跃度”特征，推理服务的输入格式需要同步更新，接口契约也得跟着变。

示例：推理服务的OpenAPI文档

以下是用FastAPI生成的OpenAPI文档（自动生成，无需手动写）：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import mlflow.pytorch

# 加载模型（从MLflow Model Registry）
model = mlflow.pytorch.load_model("models:/recommendation-model/production")

app = FastAPI(title="推荐系统推理服务")

# 定义请求格式
class RecommendRequest(BaseModel):
    user_id: str  # 用户ID
    context: dict  # 上下文（比如当前页面的商品ID）

# 定义响应格式
class RecommendResponse(BaseModel):
    recommended_items: list[str]  # 推荐的商品ID列表
    score: list[float]  # 每个商品的推荐分数

@app.post("/recommend", response_model=RecommendResponse)
def recommend(request: RecommendRequest):
    # 1. 从用户Profile服务获取用户特征
    user_features = get_user_features(request.user_id)
    # 2. 从上下文获取商品特征
    context_features = get_context_features(request.context)
    # 3. 合并特征并推理
    features = merge_features(user_features, context_features)
    predictions = model(features)
    # 4. 生成响应
    recommended_items = predictions.argmax(dim=1).tolist()
    scores = predictions.softmax(dim=1).tolist()
    return RecommendResponse(
        recommended_items=recommended_items,
        score=scores
    )
工具推荐
  • FastAPI：自动生成OpenAPI文档，支持动态更新；
  • Swagger：可视化OpenAPI文档，支持在线调试；
  • Postman：管理接口契约，支持版本控制。

要素5：模型卡片与解释性文档——揭开“黑盒的面纱”

定义与价值

AI模型的“黑盒性”是传承的最大障碍——你不知道模型“为什么推荐这个商品”，更不知道它“会不会出错”。模型卡片（Model Card）和解释性文档是解决黑盒问题的关键：

  • 模型卡片：记录模型的基本信息（名称、版本、开发者）、用途（比如“推荐电商商品”）、性能指标（比如precision=0.85）、局限性（比如“对新用户推荐精度低”）、数据来源（比如“过去30天的用户行为数据”）；
  • 解释性文档：用XAI（Explainable AI）工具生成模型决策的解释（比如SHAP值、LIME图），说明“模型为什么推荐这个商品”（比如“因为用户最近浏览了类似商品”）。
示例：推荐模型的模型卡片
# 推荐模型卡片（model_v37）

## 基本信息
- 名称：Ecommerce Recommendation Model
- 版本：v37
- 开发者：算法团队（张三、李四）
- 日期：2024-05-01

## 用途
用于电商平台的商品推荐，目标是提升用户点击率（CTR）。

## 性能指标
| 数据集       | Precision | Recall | CTR提升率 |
|--------------|-----------|--------|------------|
| 训练集       | 0.92      | 0.85   | —          |
| 验证集       | 0.85      | 0.72   | —          |
| 线上A/B测试  | 0.83      | 0.70   | +15%       |

## 局限性
1. 对新用户（注册时间<7天）的推荐精度较低（precision=0.6）——因为训练数据中新增用户的行为数据较少；  
2. 对冷门商品（月销量<10）的推荐概率低——因为模型倾向于推荐热门商品以提升整体CTR。

## 数据来源
- 用户行为数据：2024-04-01至2024-04-30的Kafka消费数据（包含浏览、点击、购买行为）；  
- 商品特征数据：2024-04-30的商品数据库快照（包含类别、价格、销量）。
示例：用SHAP生成解释性文档

SHAP是常用的XAI工具，以下是生成模型决策解释的代码：

import shap
import torch
from my_model import RecommendationModel
from my_dataset import UserBehaviorDataset

# 加载模型和数据
model = RecommendationModel()
model.load_state_dict(torch.load("model_v37.pth"))
model.eval()
dataset = UserBehaviorDataset("data/user_behavior_20240501_val.csv")
data = dataset[:100]  # 取100个样本

# 初始化SHAP解释器
explainer = shap.DeepExplainer(model, data)
shap_values = explainer.shap_values(data)

# 生成总结图（展示每个特征对模型决策的影响）
shap.summary_plot(shap_values, data, feature_names=dataset.feature_names)

# 生成单个样本的解释图（展示该样本的特征如何影响推荐结果）
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0], data[0], feature_names=dataset.feature_names)
工具推荐
  • SHAP：支持树模型、深度学习模型的解释；
  • LIME：支持文本、图像、表格数据的解释；
  • Alibi：企业级XAI工具，支持实时解释。

三、实战：构建一个可传承的推荐系统AI架构文档

我们以电商推荐系统为例，完整演示如何构建“活的”架构文档。

3.1 工具链选择

功能 工具 理由
文档站点 Docusaurus 基于React，支持Markdown，易于扩展
架构决策记录 Log4brains 基于Markdown，支持可视化决策历史
数据管线 Airflow 开源，支持DAG可视化和调度
模型Lineage MLflow 开源，支持实验跟踪和模型注册
接口契约 FastAPI 自动生成OpenAPI文档，支持动态更新
解释性文档 SHAP 支持深度学习模型的解释

3.2 步骤1：初始化文档站点（Docusaurus）

Docusaurus是Facebook开源的文档站点工具，适合构建技术文档：

  1. 安装Docusaurus： 
    npx create-docusaurus@latest my-doc classic --typescript
  2. 修改docusaurus.config.js，添加导航栏（比如“架构决策”“数据管线”“模型Lineage”）： 
    module.exports = {
  title: "推荐系统架构文档",
  tagline: "灵活架构的传承密码",
  url: "https://your-docs-site.com",
  baseUrl: "/",
  themeConfig: {
    navbar: {
      title: "推荐系统架构",
      items: [
        { label: "架构决策", to: "/adr" },
        { label: "数据管线", to: "/pipeline" },
        { label: "模型Lineage", to: "/lineage" },
        { label: "接口契约", to: "/api" },
        { label: "模型卡片", to: "/model-card" },
      ],
    },
  },
};
  3. 启动本地服务： 
    npm run start

3.3 步骤2：记录架构决策（Log4brains）

  1. 安装Log4brains： 
    npm install -g log4brains
  2. 初始化Log4brains： 
    log4brains init
  3. 生成ADR（比如ADR-001）： 
    log4brains adr new "选择离线训练+在线推理的架构"
  4. 编辑ADR内容（参考之前的示例），然后提交到Git： 
    log4brains adr commit
  5. 在Docusaurus中添加Log4brains的链接： 
    # 架构决策记录
请查看 [Log4brains](http://localhost:4000) 中的详细决策历史。

3.4 步骤3：构建数据管线与文档（Airflow）

  1. 安装Airflow： 
    pip install apache-airflow
  2. 初始化Airflow数据库： 
    airflow db init
  3. 编写数据管线DAG（dags/recommendation_pipeline.py）： 
    from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta
from my_scripts import consume_kafka, preprocess_data, feature_engineering, validate_data, save_to_s3

default_args = {
  "owner": "airflow",
  "depends_on_past": False,
  "start_date": datetime(2024, 5, 1),
  "email_on_failure": False,
  "email_on_retry": False,
  "retries": 1,
  "retry_delay": timedelta(minutes=5),
}

with DAG(
  "recommendation_pipeline",
  default_args=default_args,
  description="推荐系统的数据管线",
  schedule_interval=timedelta(days=1),  # 每天运行一次
) as dag:

  # 任务1：从Kafka消费数据
  t1 = PythonOperator(
    task_id="consume_kafka",
    python_callable=consume_kafka,
    doc="从Kafka的user-behavior主题消费数据，存储到本地CSV文件",
  )

  # 任务2：预处理数据
  t2 = PythonOperator(
    task_id="preprocess_data",
    python_callable=preprocess_data,
    doc="清洗缺失值、去重，将CSV文件转为Parquet",
  )

  # 任务3：特征工程
  t3 = PythonOperator(
    task_id="feature_engineering",
    python_callable=feature_engineering,
    doc="生成用户画像和商品特征",
  )

  # 任务4：数据验证
  t4 = PythonOperator(
    task_id="validate_data",
    python_callable=validate_data,
    doc="检查特征分布和缺失值，若失败则报警",
  )

  # 任务5：存储到S3
  t5 = PythonOperator(
    task_id="save_to_s3",
    python_callable=save_to_s3,
    doc="将处理后的特征数据存储到S3的user-features桶",
  )

  # 定义任务依赖
  t1 >> t2 >> t3 >> t4 >> t5
  4. 启动Airflow Web服务器： 
    airflow webserver --port 8080
  5. 在Docusaurus中添加Airflow的DAG图（截图或嵌入IFrame）： 
    # 数据管线图谱
以下是数据管线的DAG图（来自Airflow）：
![Airflow DAG](airflow_dag.png)

3.5 步骤4：跟踪模型Lineage（MLflow）

  1. 启动MLflow跟踪服务器： 
    mlflow server --host 0.0.0.0 --port 5000
  2. 运行训练脚本（参考之前的示例），MLflow会自动记录Lineage；
  3. 在Docusaurus中添加MLflow的链接： 
    # 模型Lineage
请查看 [MLflow](http://localhost:5000) 中的模型训练记录：
- 模型v37的训练记录：[链接](http://localhost:5000/#/experiments/1/runs/abc123)

3.6 步骤5：生成模型卡片与解释性文档

  1. 编写模型卡片（docs/model-card.md），参考之前的示例；
  2. 用SHAP生成解释图（shap_summary_plot.png），嵌入到模型卡片中： 
    # 模型卡片（model_v37）
## 解释性分析
以下是模型决策的SHAP总结图（展示每个特征对推荐结果的影响）：
![SHAP Summary Plot](shap_summary_plot.png)

3.7 步骤6：发布与维护文档

  1. 构建Docusaurus静态站点： 
    npm run build
  2. 部署到GitHub Pages或AWS S3；
  3. 维护：
    • 每次模型迭代时，更新MLflow记录和模型卡片；
    • 每次管线调整时，更新Airflow DAG和文档；
    • 每次架构决策变化时，新增ADR并更新Log4brains。

四、AI架构文档化的挑战与应对

挑战1：文档维护成本高

问题：AI系统的动态性导致文档需要频繁更新，手动维护成本太高。
应对：自动化。用工具自动同步动态内容：

  • MLflow的Webhook：当模型训练完成时，自动更新Docusaurus中的Lineage链接；
  • Airflow的回调函数：当DAG运行完成时，自动截图并更新文档中的管线图；
  • GitHub Actions：当代码提交时，自动生成接口文档（比如FastAPI的OpenAPI文档）。

挑战2：跨团队文档一致性

问题：数据团队、模型团队、工程团队的文档分开存储，容易出现不一致（比如数据管线文档写的是“用Parquet存储”，但实际用了JSON）。
应对：统一规范。

  • 制定文档模板（比如ADR模板、模型卡片模板）；
  • 用单一数据源存储文档（比如Docusaurus作为唯一的文档站点）；
  • 定期对齐（比如每周开15分钟的文档同步会）。

挑战3：大模型的黑盒性

问题：大模型（比如GPT-4、Claude）的决策逻辑无法用传统的XAI工具解释，文档无法覆盖。
应对：结合多模态解释。

  • 用模型卡片记录大模型的“局限性”（比如“不能处理涉及隐私的问题”）；
  • 用** prompt 日志**记录大模型的输入输出（比如“用户问‘如何减肥’，模型回答‘建议控制饮食’”）；
  • 用人类反馈补充解释（比如“模型推荐这个商品是因为用户之前浏览过类似商品”）。

挑战4：文档的安全性

问题：文档中包含敏感信息（比如用户行为数据的来源、模型的训练参数），泄露会导致安全风险。
应对：分级权限管理。

  • 公开文档：架构决策、接口契约（不含敏感信息）；
  • 内部文档：数据管线、模型Lineage（仅对团队成员开放）；
  • 机密文档：模型卡片的局限性、敏感数据来源（仅对核心成员开放）；
  • 加密存储：用Vault或AWS KMS加密敏感文档。

五、未来趋势：AI原生的文档化工具链

随着AI技术的发展，文档化工具也在向“AI原生”进化：

趋势1：LLM驱动的自动文档生成

用大模型从代码、运行日志、会议记录中提取架构信息，自动生成文档：

  • 比如用GPT-4解析Airflow的DAG代码，自动生成数据管线的文字描述；
  • 用Claude分析MLflow的训练日志，自动生成模型Lineage的总结；
  • 用Gemini提取会议录音中的架构决策，自动生成ADR。

趋势2：动态交互式文档

文档不再是静态的文字，而是实时更新、可交互的：

  • 模型Lineage图：点击节点可以查看模型的训练日志、性能指标；
  • 数据管线图： hover节点可以查看当前的运行状态（比如“正在运行”“已完成”“失败”）；
  • 接口契约：在线调试接口，查看实时响应。

趋势3：多模态文档

文档包含文字、图、视频、交互式演示：

  • 文字：架构决策、模型卡片；
  • 图：数据管线图、SHAP图；
  • 视频：架构设计的讲解视频；
  • 交互式演示：用Gradio嵌入模型的演示界面（比如“输入用户ID，查看推荐结果”）。

趋势4：智能查询与推理

用RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统查询文档，比如：

  • “推荐模型v37的训练数据来源是什么？”——系统自动从ADR和模型卡片中提取答案；
  • “数据管线中的特征工程步骤用了哪些字段？”——系统自动从Airflow的DAG文档中提取答案；
  • “模型v37的局限性是什么？”——系统自动从模型卡片中提取答案。

结语：文档化是架构的“DNA”

AI架构的灵活性，不是“无规则的灵活”，而是“有传承的灵活”。文档化不是“额外的工作”，而是架构的“DNA”——它记录了架构的“进化历史”，传递了架构的“设计理念”，支撑了架构的“未来迭代”。

当小夏再次打开团队的文档站点时，他不再迷茫：

  • 点击“架构决策”，他知道了“为什么选离线训练”；
  • 点击“数据管线”，他看到了“数据从Kafka到模型的全流程”；
  • 点击“模型Lineage”，他找到了“model_v37的训练数据和参数”；
  • 点击“模型卡片”，他明白了“模型的局限性和注意事项”。

这就是文档化的力量——它让AI架构不仅能“运行”，还能“说话”，能“进化”。
对于AI团队来说，构建“活的”文档化体系，就是为架构注入“传承的密码”。

最后，送给所有AI从业者一句话：
“好的架构，不是写出来的，而是‘文档化’出来的——它能在你离开后，继续指导团队前进。”

工具与资源推荐

1. 文档站点工具

  • Docusaurus：https://docusaurus.io/
  • MkDocs：https://www.mkdocs.org/
  • Sphinx：https://www.sphinx-doc.org/

2. 架构决策记录工具

  • Log4brains：https://github.com/thomvaill/log4brains
  • ADR Tools：https://github.com/npryce/adr-tools
  • Notion：https://www.notion.so/

3. 模型Lineage工具

  • MLflow：https://mlflow.org/
  • Weights & Biases：https://wandb.ai/
  • Neptune：https://neptune.ai/

4. 数据管线工具

  • Airflow：https://airflow.apache.org/
  • Prefect：https://www.prefect.io/
  • Luigi：https://luigi.readthedocs.io/

5. 解释性AI工具

  • SHAP：https://shap.readthedocs.io/
  • LIME：https://github.com/marcotcr/lime
  • Alibi：https://docs.seldon.io/projects/alibi/en/latest/

参考资料

  1. 《Architecture Decision Records》 by Michael Nygard；
  2. 《MLflow Documentation》；
  3. 《FastAPI Documentation》；
  4. 《SHAP Documentation》；
  5. 《Docusaurus Documentation》。
# 人工智能 # 系统架构 # 架构
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