定义

生成式堆栈指的是构建、部署和运行由生成式AI驱动的应用程序所需的全套、分层技术、模型、工具和基础设施。它不是单一的产品，而是一个涵盖从基础大型语言模型（LLM）到面向用户的应用程序层的生态系统。

为什么它很重要

随着人工智能从实验性演示走向企业级解决方案，底层架构变得至关重要。一个定义良好的生成式堆栈确保了可扩展性、可靠性、成本效益以及为特定业务需求微调模型的能力。它决定了一个组织能多有效地将AI概念转化为可投入生产的功能。

工作原理

该堆栈通常被分解为几个相互关联的层级：

• 基础模型层 (Foundation Models Layer)： 这是核心部分，包括预训练的LLM（如GPT-4或Llama）或专业生成模型（图像、代码）。这些模型提供了原始的智能。
• 编排层 (Orchestration Layer)： 此层管理数据和逻辑的流动。LangChain或Semantic Kernel等框架允许开发人员将多个调用串联起来，集成外部数据源，并管理复杂的推理路径。
• 数据与检索层 (Data & Retrieval Layer) (RAG)： 为了将生成模型与专有知识相结合，会采用检索增强生成（RAG）系统。这涉及使用向量数据库和嵌入模型，在提示LLM之前获取相关、最新的信息。
• 应用与接口层 (Application & Interface Layer)： 这是面向用户的组件——与用户交互并调用编排层的API、Web界面或代理。

常见用例

组织利用生成式堆栈来执行各种应用：

• 智能搜索： 超越关键词匹配，实现理解用户意图并从多个文档中综合答案的语义搜索。
• 自动化内容生成： 大规模创建营销文案、技术文档或代码片段。
• 高级客户支持： 部署能够通过访问内部知识库进行复杂故障排除的复杂AI代理。
• 数据合成： 总结海量数据集或将非结构化数据转化为可操作的见解。

主要优势

• 定制化： 允许企业使用专有数据来专业化通用模型，而无需重新训练整个基础模型。
• 基础和准确性： RAG的实施通过强制模型引用可验证的内部来源，极大地减少了“幻觉”现象。
• 模块化： 组件可以被替换（例如，更换向量数据库或LLM）而无需重建整个应用程序逻辑。

挑战

• 复杂性管理： 大量的组成部分需要专业的MLOps和提示工程技能。
• 延迟和成本： 串联多个API调用和向量查找会增加推理时间和运营成本。
• 安全与治理： 确保整个堆栈中的数据隐私和防止提示注入攻击至关重要。