SaaS+AI 应用架构：业务场景、智能体、大模型、知识库、传统工具系统
在 SaaS 与 AI 应用的演进过程中，合理的架构设计至关重要。本节将详细介绍其五个核心层次：
业务场景层：发现和确定业务场景
智能体层：构建可复用的智能应用
大模型层：采用最合适的大模型，作为思考推理的核心
知识库：管理企业的核心知识资产
传统工具：传统的运营工具和业务系统
业务场景层：发现和确定业务场景
业务场景层是整个 SaaS+AI 应用架构的起点。其核心任务是帮助 SaaS 企业从客户的经营和发展目标出发，找准最急需解决的业务痛点。可通过调研、访谈和历史数据分析等方式，梳理当前面临的主要挑战，如客户流失率过高、生产效率低下或市场推广成本过高等。
在明确这些痛点后，需要将其细化为具体的业务场景，精准匹配所需的 AI 能力。每个场景都需要设定可量化的关键指标和目标值。例如，通过 AI 优化客服流程后，将客服响应时间缩短 30%，或将人工客服的成本减少一半。只有在充分理解业务场景并明确目标后，才能准确选择和运用相应的 AI 技术与工具。
智能体层：构建可复用的 AI 智能应用
智能体层是落地 AI 能力的关键环节。一方面，它提供"即插即用"的通用 AI 功能，包括文本生成、语义搜索、图像识别和语音交互等。另一方面，它支持根据企业需求进行深度定制，解决特定业务问题。
在日常运营和开发中，智能体与大模型层和知识库层紧密协作。它通过调用底层大模型实现高阶推理和决策，处理复杂的自然语言任务。同时，智能体会访问企业的结构化和半结构化知识，确保响应符合企业的行业背景和业务特点。
运营人员和开发团队可通过统一的 API 或 SDK 快速接入这些智能体，在不同场景下灵活组合和复用 AI 能力。为适应各业务单元的需求，企业在构建智能体时应注重模块化和标准化，这不仅能降低重复开发成本，还能加快业务场景的迭代速度。
大模型层：选择合适的大模型作为核心推理引擎
大模型层是整个 SaaS+AI 应用架构的核心引擎。大模型拥有强大的学习能力，能处理从文本到多模态的各类数据，并进行深度语义理解和复杂推理。
企业在选择大模型时，需要根据业务场景的实际需求和精度要求，权衡模型的可解释性、执行效率、硬件需求、算力消耗以及预算限制等因素。
知识库：管理企业的核心知识资产
知识库是企业在运营中积累的结构化和半结构化信息的集中存储。它包含行业标准、产品信息、各类流程规范、行业案例等。
在 SaaS+AI 应用架构中，知识库为智能体和大模型提供关键的上下文及业务逻辑支持，让 AI 智能体能更准确地理解和运用企业特有的知识。比如，当智能体回答客户的产品功能咨询时，它会查阅知识库中的产品规格和操作手册，确保回答既准确又符合企业合规要求。
传统工具：现有的运营工具和业务系统
在企业 AI 转型过程中，传统业务系统无法完全替换。因此，SaaS+AI 应用架构必须与现有的 ERP、客户运营系统、供应链系统或其他内部系统紧密配合。这些传统工具仍然是日常业务运转的必要支撑。
通过开放 API，企业可以将传统系统的数据和操作能力无缝接入 AI 应用架构。这种方式既保留了原有系统的稳定性和历史数据积累，又为智能体和大模型提供了必要的输入。
文章转载自：架构师汤师爷
还未添加个人签名 2023-06-19 加入
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