...................................29 4. 系统架构设计..............................................................................................30 4.1 总体架构设计............................................ 数据库模型设计..................................................................................56 6.2 数据表结构设计..................................................................................59 6.3 数据索引设计.. 多维度数据分析，为企业战略制定提供科学依据。 以下是方案的主要实施步骤： 1. 需求调研与分析：深入了解 企业业务场景，明确智能体的功能需求与性能指标； 2. 系统设计 与开发：基于需求分析结果，完成智能体的整体架构设计与功能开 发； 3. 测试与优化：通过功能测试、性能测试和用户体验测试， 确保智能体的稳定性与高效性； 4. 部署与集成：将智能体集成到 企业现有系统中，完成数据对接与功能验证；

........................................................................................48 4.1 模型架构设计......................................................................................50 4.1.1 深度学习模型 60 4.2.2 超参数调优技巧.........................................................................62 5. 系统架构设计..............................................................................................65 5 重要。因此，制定相应的网络安全策略，确保数据在传输和存储过 程中的安全性也是构建监测系统时不可忽视的方面。 总结而言，构建一个高效的监测系统不但需要考虑技术方案的 可行性，还应注重系统的整体架构设计及后续的运行维护。最终目 标是实现对城市轨道交通设备的智能化管理，提升运营安全性和经 济性。通过这样系统化的构建方案，可以有效减少设备故障发生的 频率，降低运行成本，提高城市轨道交通的服务质量。

1 模型选择与架构设计...........................................................................52 3.1.1 模型类型选择.............................................................................54 3.1.2 模型架构设计...... 模型选择与架构设计 在进行 AI 大模型的训练设计时，模型选择与架构设计是决定 整体性能的关键环节。首先，需要基于任务需求、数据规模及计算 资源进行模型选择。对于自然语言处理任务，常用的模型包括 GPT 系列、BERT、T5 等。这些模型在预训练和微调方面表现优异，能 够处理多种复杂的语言任务。选择模型时，还需考虑其开源社区支 持、模型复杂度以及训练时间等因素。 在架构设计方面，需根据具体任务进行定制化调整。例如，对 的基础上添加额外的输出层以处理多分 类或序列标注任务。对于生成任务，如文本生成，可选择 GPT 系 列模型，并通过调整层级、注意力头数以及隐藏层维度来优化性 能。此外，架构设计中应充分考虑模型的扩展性和灵活性，以便在 未来需求变化时能够快速调整。 数据预处理与特征工程也是架构设计中的重要环节。需要确保 输入数据经过充分的清洗、标准化和向量化处理，以便模型能够高 效学习。针对大规模数据，可以采用分布式训练策略，利用多

基于大模型的企业架构建模助 力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 大模型通过深度学习和强化学习技术， 提供智能决策支持，优化决策流程，提 升决策质量和效率。 动态建模与实时决策支持能力构建 实时数据集成 动态模型调整 预测性分析 智能决策支持 04 技术架构设计与模型融合 方案 分布式计算与云原生架构支撑体系 弹性扩展能力 采用分布式计算框架和云 原生架构，能够根据业务 需求动态调整资源分配， 确保系统在高并发场景下 的稳定性和性能。 微服务化设计 大模型能够为银行提供更具扩展性 的技术解决方案，减少未来技术债 务。例如，通过智能架构设计，银 行可以更灵活地应对未来技术变化， 降低因技术更新导致的额外成本。 12 组织能力与人才建设 复合型数字人才梯队培养计划 多层次人才培养体系 01 建立覆盖初级、中级、高级数字人才的培养体系，包括技 术研发、数据分析、架构设计等多个领域，确保人才梯队 的完整性和持续性。 定制化培训课程 02

2.2.3 可扩展性需求.............................................................................28 3. 系统架构设计..............................................................................................30 3 员可以实时掌握系统运行状态，确保扩展的平稳进行。同时，系统 应定期进行性能测试和压力测试，验证扩展方案的可行性和稳定 性，为未来的业务发展提供可靠的技术保障。 3. 系统架构设计 在人工智能数据训练考评系统的架构设计中，采用分层架构模 式，以确保系统的可扩展性、稳定性和安全性。系统整体架构分为 四层：数据层、服务层、应用层和展示层。 数据层负责存储和管理所有与训练和考评相关的数据，包括原 消息队列：Kafka  容器技术：Docker  CI/CD 工具：Jenkins 通过以上架构设计，人工智能数据训练考评系统能够高效、稳 定地运行，满足大规模数据处理和复杂模型训练的需求，同时提供 良好的用户体验和可靠的安全保障。 3.1 系统总体架构 人工智能数据训练考评系统的总体架构设计基于模块化和分层 的原则，以确保系统的可扩展性、稳定性和高效性。系统采用微服 务架构，将功能

监控与维护模块：实时监控模型的性能，提供日志分析和警报 机制，确保系统稳定运行。  用户管理与权限控制模块：实现用户的注册、验证、角色分配 及操作权限管理，确保数据和应用的安全性。 在数据架构方面，我们采用微服务架构设计，确保系统的可扩 展性与高可用性。各个模块可以独立开发和部署，支持横向扩展以 应对不断增长的用户需求与数据量。 另外，用户界面和交互设计的优化是提升用户体验的关键。我 们需要采用简洁直观的设计原则，结合用户习惯进行界面布局，确 能为用户提供更高效、更安全的服务，从而在竞争激烈的市场中脱 颖而出。 3.1 平台架构 在人工智能行业大模型 SaaS 平台的设计中，平台架构是实现 系统功能、性能和安全性的基础。我们采用分层架构设计，以提高 系统的可维护性和扩展性。整体架构分为四个主要层次：用户层、 应用层、服务层和数据层。 用户层主要是指用户与系统交互的界面。这一层需要提供友好 的用户体验，支持多种操作设备（如桌面、移动应用等）。用户层 效、可靠的人工智能大模型 SaaS 平台。每个层次的设计均需考虑 系统的可扩展性和可维护性，以应对未来可能的业务增长和技术变 革。为了便于理解，以下是平台架构的基本结构图： 通过以上详细的架构设计，能实现人工智能行业大模型 SaaS 平台的高效运行，支持多种业务场景，为用户提供便捷的服务体验 和安全的数据管理方案。 3.1.1 前端设计 在人工智能行业大模型 SaaS 平台的前端设计中，前端构架需

.........................................................................................26 4. 技术架构设计.................................................................................................. 。 综上所述，商务 AI 智能体的竞争环境复杂且多变，企业需在 技术创新、用户体验、服务质量和成本效益等方面不断优化，以在 激烈的市场竞争中脱颖而出。 4. 技术架构设计 在商务 AI 智能体应用服务方案的技术架构设计中，采用分层 架构模式，以确保系统的可扩展性、稳定性和易维护性。整个技术 架构分为数据层、算法层、服务层和应用层四个主要部分，各层之 间通过标准化的接口进行通信和交互。 CI/CD）实现自动化部署和 持续集 成。此外，系统还实施全面的安全策略，包括身份认证 （如 OAuth 2.0）、权限管理和网络安全（如防火墙、入侵检测系 统），以确保数据的机密性、完整性和可用性。 通过以上技术架构设计，商务 AI 智能体应用服务不仅能够高 效处理海量数据，还能提供智能化、个性化的服务，满足不同业务 场景的需求，同时确保系统的稳定性和安全性。 4.1 技术选型 在商务 AI 智能体的技术选型过程中，首要考虑的是支持其核

.............................................................................24 3.1 DeepSeek 智能体的架构设计.................................................................................................. DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 可解释性分析。性能优化上采用列式存储加速数据检索，热点查询 响应时间不超过 2 秒，支持年凭证处理量超 500 万条的企业级审计 需求。 3.1 DeepSeek 智能体的架构设计 DeepSeek 智能体的架构设计采用分层模块化结构，通过审计 领域知识增强与大模型能力融合实现任务闭环。系统核心由数据接 入层、智能处理层、应用服务层三层组成，通过 API 网关实现各模 块间的低耦合交互

2.3 用户友好性.................................................................................29 3. 技术架构设计..............................................................................................31 3 分析当前公共安全管理中视频监控的局限性，包括监控盲区、 事件响应延迟等问题。 2. 介绍 AI 大模型在视频分析中的优势，如深度学习算法的应 用，能够处理复杂场景并提高识别准确率。 3. 提出具体的实施方案，包括系统架构设计、数据采集与处理流 程、模型训练与优化，以及如何与现有的公共安全体系整合。 4. 讨论在实际应用过程中可能面临的技术、法律和伦理挑战，并 提供切实可行的解决方案。 5. 最后，预期该系统能提高公共安全事件的响应速度和处理效 如：  服务器扩展：可根据需要逐步增加服务器节点，以保证系统的 处理能力和存储能力。  存储扩展：支持云存储或本地存储的扩展，使数据存储能够随 着数据量的增加而灵活调整。 其次，软件架构设计也应考虑可扩展性，建议采用微服务架 构，通过分离服务职责，使得每个模块能够独立扩展。例如，视频 分析、数据挖掘、用户管理等模块可以独立部署。具体来说：  服务端扩展：各个微服务可以根据流量和请求的增长，进行单

图表：江苏银行 AI 布 局 n AI Coding 能够替代低效工作 ，充分释放开发者的价值。未来可能会由 AI 承担部分基础工作， 而开发者则转向更高层次的 架构设计和业务规划，专注于更复杂、更创造性的任务， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看， 澳新银行对 1000 名软件开发人员进行了为期六周的 AI 编程助手试 用实验。实验发现，当软件开发人员使用