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AI全栈：模型 + 表示学习 + 向量库 + API + UI
一句话定义：
AI 全栈开发，是指开发者从原始文本/语音/图像开始，结合大模型能力，构建完整应用闭环的技术能力栈。
AI全栈应用的过程
AI应用 ≠ 一个GPT接口，它通畅包含
🔣 输入：用户提供问题 / 文档 / 图片 / 音频
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🧠 表示学习（Embedding）：把输入变成向量
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🔍 检索（Faiss / Milvus）：在知识库中找相关内容
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💬 生成（LLM）：构造 Prompt + 调用模型生成答案
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📦 服务封装：FastAPI / Flask 做成 API 接口
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🖼️ 前端可视化：Vue + Axios 作为用户交互界面
核心模块
graph TDA[用户输入] --> B[文本预处理]B --> C[Embedding 向量化]C --> D[向量数据库]D --> E[检索 Top-K]E --> F[构造 Prompt]F --> G[调用大模型]G --> H[输出结果]H --> I[前端呈现]架构图:
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| 前端层（交互与可视化） Vue/React + WebAssembly + AI Plugin |
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| 后端层（服务与集成） FastAPI/Django + gRPC + JWT |
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| 推理服务层（模型服务化） TorchServe/ONNX + Docker + K8s |
+----------------------------|-------------------------------+
| 训练与数据处理层 PyTorch/TensorFlow + Pandas |
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| 数据采集与标注 Airflow/Spark + Label Studio |
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| 模块 | 能力范围 | 常用技术栈/工具 |
|---|---|---|
| 数据工程 | 数据采集、清洗、标注、特征工程 | Pandas、Spark、Airflow、Label Studio |
| 模型训练 | 模型开发、训练、调优 | PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers、Sklearn |
| 模型评估 | 模型评估、A/B 测试、指标体系设计 | MLflow、TensorBoard、Prometheus/Grafana |
| 模型部署 | 模型服务化、容器化、版本管理 | ONNX、TorchServe、TF Serving、Docker、Kubernetes、FastAPI |
| 后端集成 | 与业务系统集成、API 网关设计、权限/安全性处理 | Django/FastAPI、gRPC、OAuth2、JWT |
| 前端呈现 | 前端交互、可视化、AI 驱动的 UI | Vue、React、ECharts、WebSocket、WebAssembly |
| 监控与迭代 | 模型监控、漂移检测、自动更新 | Evidently AI、Feast、Seldon、Kubeflow |
AI全栈开发与传统的全栈开发
| 对比维度 | 传统全栈开发 | AI 全栈开发 |
|---|---|---|
| 目标 | 搭建业务应用系统（Web/Mobile） | 构建端到端的智能系统（AI 应用） |
| 技术核心 | CRUD、认证授权、页面交互 | 模型训练部署、智能交互 |
| 数据处理 | 数据库交互、简单处理 | 大规模数据预处理、特征提取、向量化 |
| 后端职责 | RESTful API、业务逻辑处理 | 模型服务封装、推理接口、高并发优化 |
| 前端职责 | UI/UX、交互逻辑 | AI 能力集成（如人脸识别、对话框、推荐模块） |
| 部署工具 | Docker、Nginx、K8s | + 模型推理优化工具（ONNX、TensorRT） |
| 性能关注点 | 网络、数据库、响应时间 | + 推理延迟、吞吐量、模型精度与漂移 |
mindmaproot((AI 全栈开发))定义原始输入 → 模型 → API → UI应用流程输入（文本/语音/图像）Embedding（表示学习）向量检索（Faiss / Milvus）生成（构造 Prompt + 大模型）封装 API（FastAPI）前端可视化（Vue + Axios）
架构设计图：
mindmaproot((架构分层))前端层Vue / ReactWebAssemblyAI Plugin后端层FastAPI / DjangogRPCJWT推理服务层TorchServeONNXDocker / Kubernetes训练与数据处理PyTorch / TensorFlowPandas数据采集与标注Airflow / SparkLabel Studio
核心模块能力：
mindmap
root((核心模块能力))数据工程PandasSparkAirflowLabel Studio模型训练PyTorchTransformersSklearn模型评估MLflowTensorBoardPrometheus模型部署ONNXTorchServeTF ServingDockerKubernetes
