大模型在应用场景中的常见架构模式

1. 路由分发模式

在用户提交查询请求后，该请求将被传输至控制中心，由该中心负责对输入内容进行分类处理。

当查询内容具备可识别性时，系统会将其引导至小型语言模型进行处理，这种方式通常具备更高的精准度、更快的响应速度以及更低的运算成本。相反，若查询无法被准确识别，则需借助大型语言模型进行处理。虽然大型语言模型在运行过程中会产生较高的成本，但其能够有效应对多种类型的查询并提供相应的答案。借助这一机制，人工智能产品能够在成本控制、性能表现与用户体验之间达成合理的平衡。

2. 大型模型代理模式

设想一个生态系统，在该系统中，多个专门针对特定任务的生成式人工智能模型各自扮演其专业领域的专家角色，并行运作以处理各类查询请求。这种多路径协同的运作方式可以生成多样化的响应结果，并将这些结果进行整合，最终形成一个更加完整和全面的答案。

此类配置特别适用于处理复杂问题的场景，其中问题的不同维度需要借助不同的