简介

本文详细介绍了AI产品架构图的价值与绘制方法。阐述了架构图在内部协作、外部交流和自我审视方面的三大核心价值，提出了五步绘制法。重点讲解了AI产品架构图的五大核心层次：数据层、数据处理与特征工程层、模型层、工具层和应用与交互层，以及各层的核心作用、包含内容和绘制要点。通过系统梳理产品技术脉络，帮助AI产品经理绘制出专业易懂的架构图，成为团队沟通和产品规划的有力工具。

---

为什么你的AI产品总被开发怼？可能是这张图没画对

大家好，我是AI产品经理Hedy！

对于AI产品经理而言，绘制一张清晰且有效的AI产品架构图是至关重要的。它不仅有助于梳理产品的技术逻辑和数据流，同时也是与团队沟通、向管理层展示产品价值的重要工具。以下将从核心价值、绘制步骤、场景案例等方面详细介绍如何制作这样的架构图。

一、理解AI产品架构图的核心价值

1. 内部协作：帮助不同角色（如算法工程师、数据工程师）明确各自的任务，减少因需求不明确导致的开发返工。
2. 外部交流：通过直观展示产品功能和技术实现，便于非技术人员（如业务方或管理层）理解产品的价值。
3. 自我审视：在设计过程中，可以提前发现潜在的问题，比如数据是否充足，算力是否足够支持模型训练等。

二、五步绘制专业架构图

1. 确定目标与受众：根据不同的受众（技术团队或管理层），调整架构图的详细程度和重点内容。
2. 构建分层结构：通常分为数据层、数据处理层、算法层、服务层和应用层。每个层次负责特定的功能，并相互关联。
3. 填充模块细节：对每个模块进行详细描述，包括其职责、数据流向及其依赖关系。
4. 遵循可视化原则：确保架构图逻辑清晰、信息简洁、标注明确，避免过多复杂性。
5. 持续迭代优化：基于反馈不断调整架构图，确保其能够反映最新的业务和技术要求。

三、实战案例分析

以“智能内容审核AI产品”为例，介绍具体的绘制过程：

• 背景：短视频平台需要自动化的解决方案来提高内容审核效率，降低人工成本。
• 目标设定：提高审核速度至每条视频10秒内完成，减少漏审率。
• 架构设计：

• 数据采集层：包含原始视频数据库、违规样本库和审核结果数据库。

  数据处理层：包括视频解析、特征提取和数据清洗模块。

  模型层：涵盖多模态审核模型训练、实时推理和模型迭代模块。

  工具层：提供审核任务调度、算力调度及审核结果输出服务。

  应用层：面向用户和审核人员的应用接口、对话式分析、知识管家。

• 

AI产品架构图的五大核心层次

一个典型的AI产品架构图可以划分为以下五个核心层次，每一层都承载着特定的功能，并与上下层紧密衔接：

第一层：数据层

核心作用：提供“燃料”——数据是AI模型的基石。

包含内容：

• 数据源：如用户行为日志、传感器数据、第三方API、数据库、文件存储（CSV、JSON等）。
• 数据存储：如数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse）、NoSQL数据库（如MongoDB）、关系型数据库（如MySQL）。
• 数据管理：元数据管理、数据目录、数据治理策略。

绘制要点：

• 用图标清晰标注数据来源类型（如数据库图标、API图标、IoT设备图标）。
• 可以用不同颜色区分内部数据与外部数据。

第二层：数据处理与特征工程层

核心作用：将原始数据“炼成”模型可用的高质量特征。

包含内容：

• 数据清洗：去重、缺失值处理、异常值检测。
• 数据转换：归一化、标准化、编码（如One-Hot）。
• 特征提取：文本分词、图像特征提取、时间序列特征构造。
• 特征存储：特征库（Feature Store），用于统一管理和复用特征。

绘制要点：

• 使用流程箭头表示ETL（Extract, Transform, Load）过程。
• 突出“特征工程”环节，可用齿轮或放大镜图标表示。
• 可标注使用的技术栈，如Apache Spark、Airflow、Flink等。

第三层：模型层

核心作用：AI的“大脑”，负责学习和预测。

包含内容：

• 模型训练：训练环境、训练数据输入、超参数调优、模型版本管理（Model Registry）。
• 模型类型：如深度学习模型（CNN、RNN、Transformer）、传统机器学习模型（XGBoost、SVM）。
• 模型推理：在线推理（Real-time Inference）、批量推理（Batch Inference）。
• 模型部署：容器化（Docker）、Kubernetes、模型服务化（如TensorFlow Serving、TorchServe）。

绘制要点：

• 用“大脑”或“神经元”图标象征模型。
• 区分“训练”与“推理”两个子模块，可用不同颜色或虚线框区分。
• 标注关键AI框架，如PyTorch、TensorFlow、Hugging Face等。

第四层：工具层

核心作用：将AI能力封装为可调用的服务，连接前后端。

包含内容：

• API网关：统一入口，负责鉴权、限流、日志记录。
• 微服务架构：将不同功能模块拆分为独立服务（如推荐服务、NLP服务、图像识别服务）。
• 消息队列：如Kafka、RabbitMQ，用于异步通信和解耦。
• 缓存层：如Redis，提升响应速度。

绘制要点：

• 使用“API”或“云服务”图标。
• 用箭头明确服务间的调用关系。
• 可标注RESTful API、gRPC等协议类型。

第五层：应用与交互层

核心作用：面向用户的最终呈现，实现价值闭环。

包含内容：

• 前端应用：Web端、移动端、小程序、智能硬件界面。
• 用户交互：聊天机器人、语音助手、推荐列表、智能客服。
• 监控与反馈：用户行为埋点、A/B测试、模型效果反馈闭环。

绘制要点：

• 使用手机、电脑、对话气泡等UI元素图标。
• 强调“用户”角色，可用人形图标表示。
• 可画一条“反馈回路”箭头，从应用层返回到数据层，体现“数据闭环”。

架构图的附加元素

除了主体结构，一张完整的架构图还应包含：

1. 基础设施层（可选）：如公有云（AWS/Azure/阿里云）、私有云、GPU集群、边缘计算节点。
2. 安全与合规：数据加密、访问控制、GDPR合规标识。
3. 监控与运维：日志系统（如ELK）、监控告警（如Prometheus）、CI/CD流水线。
4. 图例与说明：解释图标含义、颜色编码、技术栈缩写。

总结：架构图的核心原则

• 自底向上，数据驱动：从数据源出发，层层向上构建。
• 逻辑清晰，层次分明：避免信息堆砌，确保每层职责单一。
• 突出AI特性：重点展示模型训练、推理、特征工程等AI专属模块。
• 兼顾技术与业务：既能让工程师看懂技术栈，也能让业务方理解价值流。

通过以上五层结构，AI产品经理可以系统性地梳理产品技术脉络，绘制出一张既专业又易懂的架构图，成为团队沟通、方案汇报和产品规划的有力工具。

AI大模型学习和面试资源

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓