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在SaaS與AI應(yīng)用的演進(jìn)過(guò)程中，合理的架構(gòu)設(shè)計(jì)至關(guān)重要。本節(jié)將詳細(xì)介紹其五個(gè)核心層次：

• 業(yè)務(wù)場(chǎng)景層：發(fā)現(xiàn)和確定業(yè)務(wù)場(chǎng)景
• 智能體層：構(gòu)建可復(fù)用的智能應(yīng)用
• 大模型層：采用最合適的大模型，作為思考推理的核心
• 知識(shí)庫(kù)：管理企業(yè)的核心知識(shí)資產(chǎn)
• 傳統(tǒng)工具：傳統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)工具和業(yè)務(wù)系統(tǒng)

業(yè)務(wù)場(chǎng)景層：發(fā)現(xiàn)和確定業(yè)務(wù)場(chǎng)景

業(yè)務(wù)場(chǎng)景層是整個(gè)SaaS+AI應(yīng)用架構(gòu)的起點(diǎn)。其核心任務(wù)是幫助SaaS企業(yè)從客戶的經(jīng)營(yíng)和發(fā)展目標(biāo)出發(fā)，找準(zhǔn)最急需解決的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。可通過(guò)調(diào)研、訪談和歷史數(shù)據(jù)分析等方式，梳理當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)，如客戶流失率過(guò)高、生產(chǎn)效率低下或市場(chǎng)推廣成本過(guò)高等。

在明確這些痛點(diǎn)后，需要將其細(xì)化為具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，精準(zhǔn)匹配所需的AI能力。每個(gè)場(chǎng)景都需要設(shè)定可量化的關(guān)鍵指標(biāo)和目標(biāo)值。例如，通過(guò)AI優(yōu)化客服流程后，將客服響應(yīng)時(shí)間縮短30%，或?qū)⑷斯た头某杀緶p少一半。只有在充分理解業(yè)務(wù)場(chǎng)景并明確目標(biāo)后，才能準(zhǔn)確選擇和運(yùn)用相應(yīng)的AI技術(shù)與工具。

智能體層：構(gòu)建可復(fù)用的AI智能應(yīng)用

智能體層是落地AI能力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。一方面，它提供"即插即用"的通用AI功能，包括文本生成、語(yǔ)義搜索、圖像識(shí)別和語(yǔ)音交互等。另一方面，它支持根據(jù)企業(yè)需求進(jìn)行深度定制，解決特定業(yè)務(wù)問(wèn)題。

在日常運(yùn)營(yíng)和開發(fā)中，智能體與大模型層和知識(shí)庫(kù)層緊密協(xié)作。它通過(guò)調(diào)用底層大模型實(shí)現(xiàn)高階推理和決策，處理復(fù)雜的自然語(yǔ)言任務(wù)。同時(shí)，智能體會(huì)訪問(wèn)企業(yè)的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化知識(shí)，確保響應(yīng)符合企業(yè)的行業(yè)背景和業(yè)務(wù)特點(diǎn)。

運(yùn)營(yíng)人員和開發(fā)團(tuán)隊(duì)可通過(guò)統(tǒng)一的API或SDK快速接入這些智能體，在不同場(chǎng)景下靈活組合和復(fù)用AI能力。為適應(yīng)各業(yè)務(wù)單元的需求，企業(yè)在構(gòu)建智能體時(shí)應(yīng)注重模塊化和標(biāo)準(zhǔn)化，這不僅能降低重復(fù)開發(fā)成本，還能加快業(yè)務(wù)場(chǎng)景的迭代速度。

大模型層：選擇合適的大模型作為核心推理引擎

大模型層是整個(gè)SaaS+AI應(yīng)用架構(gòu)的核心引擎。大模型擁有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，能處理從文本到多模態(tài)的各類數(shù)據(jù)，并進(jìn)行深度語(yǔ)義理解和復(fù)雜推理。

企業(yè)在選擇大模型時(shí)，需要根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的實(shí)際需求和精度要求，權(quán)衡模型的可解釋性、執(zhí)行效率、硬件需求、算力消耗以及預(yù)算限制等因素。

知識(shí)庫(kù)：管理企業(yè)的核心知識(shí)資產(chǎn)

知識(shí)庫(kù)是企業(yè)在運(yùn)營(yíng)中積累的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化信息的集中存儲(chǔ)。它包含行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)品信息、各類流程規(guī)范、行業(yè)案例等。

在SaaS+AI應(yīng)用架構(gòu)中，知識(shí)庫(kù)為智能體和大模型提供關(guān)鍵的上下文及業(yè)務(wù)邏輯支持，讓AI智能體能更準(zhǔn)確地理解和運(yùn)用企業(yè)特有的知識(shí)。比如，當(dāng)智能體回答客戶的產(chǎn)品功能咨詢時(shí)，它會(huì)查閱知識(shí)庫(kù)中的產(chǎn)品規(guī)格和操作手冊(cè)，確保回答既準(zhǔn)確又符合企業(yè)合規(guī)要求。

傳統(tǒng)工具：現(xiàn)有的運(yùn)營(yíng)工具和業(yè)務(wù)系統(tǒng)

在企業(yè)AI轉(zhuǎn)型過(guò)程中，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)無(wú)法完全替換。因此，SaaS+AI應(yīng)用架構(gòu)必須與現(xiàn)有的ERP、客戶運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)、供應(yīng)鏈系統(tǒng)或其他內(nèi)部系統(tǒng)緊密配合。這些傳統(tǒng)工具仍然是日常業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)的必要支撐。

通過(guò)開放API，企業(yè)可以將傳統(tǒng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和操作能力無(wú)縫接入AI應(yīng)用架構(gòu)。這種方式既保留了原有系統(tǒng)的穩(wěn)定性和歷史數(shù)據(jù)積累，又為智能體和大模型提供了必要的輸入。

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