这张图是一个典型的AI系统技术栈三层结构图，展示了从底层数据到顶层应用，整个大模型系统是如何架构、协作和部署的。我们可以将其拆解为三层，分别为：

一、基础数据层：原材料层

这是整个系统的“地基”，也是支撑模型认知、推理、生成的“语料矿”。其中包含：

✅ 医学指南、文章内容等：

结构化或半结构化的专业文本语料，是领域知识的“标准答案”，例如《梅奥诊疗手册》《中华医学会指南》。

✅ 会话数据、用户信息、用药信息：

对话数据帮助模型理解“人说话的方式”；而用户信息和用药信息用于个性化推荐和问答。

✅ 数据清洗、标注：

这是数据工程最关键环节之一，原始数据往往存在错误、不规范、冗余等问题，必须经过清洗、去噪、分词、标注等步骤，才可用于训练或嵌入。

🔍 图示含义：
这一层用绿色标识，说明是“已部署/可用”状态。这些是现实可采集、可加工的数据资产，构建好之后便可向上传递价值。

二、AI基础模型层：推理大脑层

这一层是整个AI系统的“核心处理器”。它不产生知识，而是加工已有知识，提取模式，生成语言。主要构成包括：

🟥 大语言模型（LLM）：

这是整张图中唯一用红色标记的模块，说明它是整个系统里最重要、最中心、也是难以完全替代或掌控的黑盒组件。比如 GPT-4、Claude、文心一言等。

⚪ 模型微调、蒸馏、压缩、强化学习：

这些是为了让大模型更好适配特定任务或落地应用所做的“本地调教”。它们虽然技术性强，但不改变模型底层结构，只是“训出你想要的性格和行为”。

🔍 图示含义：
这层中的大语言模型是“高投入、高风险、高回报”的核心；而微调等则是围绕它构建“适应层”的常见手段。

三、AI应用层：智能体表现层

这层是用户可交互可感知的产品接口，也是整个技术栈最贴近实际业务落地的地方。关键组件包括：

✅ 智能体（Agent）：

用自然语言完成多步骤任务，调度工具、执行逻辑、调用内存，逐步成为应用的核心形式。

✅ 向量库：

用于 RAG 检索问答系统，把长文档“嵌入”为向量，实现“文档类知识随用随查”。

✅ 工具（Tool）：

Agent 的外部动作能力，如：调用搜索、表格分析、天气查询等。

✅ RAG、ReRank 排序：

这些是结合上下文增强模型记忆力、判断力的系统组件。RAG是知识接入，ReRank是排序优化。

🟥 提示词工程（Prompt Engineering）：

虽然在这层仍然重要，但此处标红，意味着它是目前最大的瓶颈和不确定性。因为纯靠 prompt 很难构建稳健系统，一旦输入略变就可能崩盘。

🔍 图示含义：
此层以绿色为主，表明绝大部分已可落地；但提示词工程仍需大量人工调试，难以标准化，阻碍规模化复制。

四、图整体结构解读

从下至上：

• 数据是根：没有数据，模型是空架子；

• 模型是核：没有强大的 LLM，整个系统无法智能；

• 应用是果：只有将模型转化为 Agent、RAG 等能力，才会产生真正的用户价值。

从左至右：

• 从知识→能力→产品的演化轨迹；

• 每一层都承接下一层的可能性；

• 绿色代表可用，红色代表挑战，灰色代表调优。

五、为何“提示词工程”和“大语言模型”是红色

1. 提示词工程红色：

• 因为它依赖人的经验调参；

• 不具备稳定性、标准性、可迁移性；

• 一旦应用场景改变，就得重写或调整 Prompt；

• 属于“非结构化调试”，难自动化。

2. 大语言模型红色：

• 因为训练成本极高（时间、算力、资金）；

• 对安全性、幻觉、准确率等难控制；

• 本身仍是“闭源黑盒”，用户只能围绕它“打补丁”；

• 是整个技术堆栈中最核心也最不可控的部分。

六、未来优化方向

1. 让 Prompt 工程转向 Workflow 架构，由 Prompt 转向动态流程结构（如 CrewAI、LangGraph）；

2. Agent 化持续推进，让 LLM 成为“内核”，工具和任务逻辑可自由堆叠；

3. 数据驱动更智能的微调，通过语义反馈/强化学习等机制改善 LLM 行为；

4. RAG + 多模态融合，让模型理解文图表并跨模态推理；

5. Agent 和系统打通接口，与 ERP/CRM 等业务系统深度融合，走向真正 AI 工具人。

总结

这张图不是简单的三层架构图，而是一份AI系统的落地路线图与挑战地图：

• 最上层是“你看到的界面”；

• 中间层是“你看不到的大脑”；

• 底层是“你忘记的数据基础”。

它提醒我们：

真正的 AI 系统不是“调个模型就能用”，而是一个从数据采集到知识注入、模型调用、任务执行的全流程系统工程。

如夜话，至此。