AI制造企业 AI 一体机方案
架构与开源选型

底层尽量用成熟组件,自研重点放在 Harness 控制层。

第一版不从零训练大模型,不从零造向量库、OCR 或通用智能体平台。真正要沉淀的是资料台账、权限过滤、引用审计、拒答策略、标准验收和质量内审场景。

01 · 六层架构

一体机架构从用户入口到本地基础设施分层解耦。

用户入口
Web 工作台
管理后台
后续企业微信
后续钉钉
后续 OA
场景应用
体系资料问答
内审检查清单
访谈问题
审核发现草稿
整改任务建议
Harness 控制层
身份角色
权限前置过滤
RAG 编排
引用校验
拒答策略
知识数据层
原文库
资料台账
解析文本
全文索引
向量索引
模型服务层
本地 LLM
Embedding
Rerank
OCR/解析
模型网关
基础设施
AI 加速卡
CPU/内存
本地存储
备份恢复
监控日志
02 · 推荐开源/成熟组件

组件可替换,控制层必须掌握。

模块候选组件使用方式注意点
本地大模型Qwen、DeepSeek Distill、GLM、InternLM用成熟模型,不自训基础模型7B/14B 先跑通,32B 作为增强候选
推理框架vLLM、SGLang、Ollama、MindIE、vLLM Ascend根据硬件选择国产算力需实测驱动、CANN、显存和吞吐
EmbeddingBGE-M3、bge 中文系列、Qwen Embedding用于向量化和语义召回需评估中文制度文本效果
RerankBGE Reranker、Qwen Reranker提高召回片段排序质量候选数和延迟要控制
文档解析RAGFlow、MinerU、Docling、Apache Tika、OCR 工具PDF/Word/Excel/图片解析GB/T 19001 需 OCR 或可复制文本
向量库Qdrant、Milvus、pgvector存储片段向量权限过滤不能只靠向量库默认能力
全文检索PostgreSQL FTS、OpenSearch、Elasticsearch制度条款和编号检索程序编号、标题、页码要入元数据
对象存储本地目录、MinIO、NAS原文、解析文本、导出物版本和停用状态必须可追踪
后台服务FastAPI、Spring Boot、NestJS看团队栈选择API 要围绕资料台账和审计设计
前端Vue、React、Ant Design Vue/React、Element Plus企业后台和工作台界面要工作型,不做营销页
03 · 自研与不自研边界

第一版要克制,不能变成无边界平台项目。

必须自研或强控制

  • 资料台账:来源、版本、授权、敏感级别、生命周期。
  • 权限过滤:检索前、上下文前、导出前多层控制。
  • RAG 编排:召回、重排、上下文、引用、拒答。
  • 审计日志:问题、角色、片段、模型、回答、测试结果。
  • 标准问题验收:问题、答案、来源、角色、严重等级。
  • 质量内审场景:检查清单、访谈问题、审核发现、整改草稿。

第一版不自研

  • 不从零训练基础大模型。
  • 不从零开发向量库和全文检索引擎。
  • 不做开放应用市场和开发者生态。
  • 不做多租户 SaaS。
  • 不做全公司复杂系统写回。
  • 不自动作正式不符合项判定或整改关闭。
04 · 数据对象模型

开发同事后续可以从这些对象开始建表或建接口。

对象关键字段说明
Document文件名、版本、来源、负责人、授权、状态、敏感级别资料台账核心对象
Chunk文档 ID、页码、章节、片段文本、权限标签、向量 ID检索和引用的最小单元
Role角色名、部门、知识域权限、导出权限权限矩阵基础
Question标准问题、类型、测试角色、严重等级、期望行为验收问题对象
GroundTruth标准答案、必须引用来源、通过条件验收依据
AuditLog用户、问题、召回、过滤、上下文、引用、模型、回答审计和复盘依据
Feedback错误类型、原因、修复建议、复测结果持续纠错闭环