现代 AI 工具到底是如何构建的

Source: Dev.to

系统设计与云架构视角

像 ChatGPT 或 Copilot 这样的 AI 工具从外部看起来常常像是魔法。
但一旦你跨过 UI 和演示的表层，就会意识到一个重要事实：

这些系统并非魔法——它们是基于经典工程原理构建的、结构良好的软件平台。

本文从后端和云架构的角度，拆解现代 AI 工具在生产环境中的典型设计方式。

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高层架构

大多数基于 LLM 的平台遵循类似以下的结构：

Client (Web / Mobile / API)
        |
        v
   API Gateway
        |
        v
 AI Orchestrator
 (single entry point)
        |
        v
 Prompt Processing Pipeline
  - input validation
  - prompt templating
  - context / RAG
        |
        v
 Model Router
 (strategy based)
        |
        v
 LLM Provider
 (OpenAI / Azure / etc.)
        |
        v
 Post Processing
  - safety filters
  - formatting
  - caching
        |
        v
     Response

这种设计在不同的 AI 产品中都会出现，且与所使用的云服务或模型无关。

为什么这种结构有效

1. AI Orchestrator 作为外观

Orchestrator 充当单一入口，同时隐藏以下复杂性：

• 重试和回退
• 提示准备
• 安全检查
• 可观测性

客户端通过简单的 API 交互，无需了解推理的实际实现方式。

2. Prompt Processing 作为流水线

提示处理很少是单一步骤。它通常是一个流水线或责任链：

• 验证输入
• 使用上下文进行丰富（RAG）
• 控制 token 限制
• 格式化输出

每一步都是独立的，易于演进。

3. 基于策略的模型选择

不同请求需要不同模型：

• 深度推理 vs. 低延迟
• 质量 vs. 成本
• 微调模型 vs. 通用模型

基于策略的路由器允许在运行时做出决定，而无需更改代码。

4. LLM 提供商的适配器

生产系统通常集成多个提供商（OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、内部或微调模型）。适配器使系统保持供应商无关。

5. 用于安全和优化的装饰器

横切关注点，例如：

• 个人身份信息遮蔽
• 内容过滤
• 限流
• 缓存

通常实现为围绕推理逻辑的装饰器层。

实际的云 AI 示例

考虑在云端运行的 AI 驱动的支持助手：

User / App
    |
    v
API Gateway (Auth, Rate limit)
    |
    v
AI Service (Kubernetes)
    |
    +--> Prompt Builder
    |      - templates
    |      - user context
    |
    +--> RAG Layer
    |      - Vector DB (embeddings)
    |      - Document store
    |
    +--> Model Router
    |      - cost vs quality
    |      - fallback logic
    |
    +--> LLM Adapter
    |      - Azure OpenAI
    |      - OpenAI / Anthropic
    |
    +--> Guardrails
    |      - PII masking
    |      - policy checks
    |
    v
Response

在幕后，还有更多异步发生的事情：

Inference Event
     |
     +--> Metrics (latency, tokens, cost)
     +--> Logs / Traces
     +--> User Feedback
     |
     v
Event Bus (Kafka / PubSub)
     |
     +--> Alerts
     +--> Quality dashboards
     +--> Retraining pipeline

可观测性与反馈

推理并不在响应时结束。
观察者和事件驱动架构使 AI 系统能够持续改进。

AI平台中的常见设计模式

• Facade – 简化 AI 使用
• Pipeline / Chain – 提示流
• Strategy – 模型路由
• Adapter – 提供商集成
• Decorator – 安全性和优化
• Observer / Pub‑Sub – 监控与反馈
• CQRS – 推理与训练隔离

最后思考

AI 系统并不取代软件工程的基础；它们依赖于这些基础。
在真实的生产平台中，模型只是其中的一个组件。真正的挑战在于围绕它构建一个弹性、可观测且可演进的后端。

要点

云端 AI 系统与其说是“调用 LLM”，不如说是围绕它构建一个弹性、可观测且可演进的后端。

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Tags: #ai #systemdesign #cloud #architecture #backend #llm