随着DeepSeek爆火，越来越多的SaaS厂商会将DeepSeek集成到自家的SaaS产品中，通过它来加强自身的产品和服务能力。

在SaaS与AI应用的演进过程中，合理的架构设计至关重要。本节将详细介绍其五个核心层次：

• 业务场景层：发现和确定业务场景

• 智能体层：构建可复用的智能应用

• 大模型层：采用最合适的大模型，作为思考推理的核心

• 知识库：管理企业的核心知识资产

• 传统工具：传统的运营工具和业务系统

业务场景层：发现和确定业务场景

业务场景层是整个SaaS+AI应用架构的起点。其核心任务是帮助SaaS企业从客户的经营和发展目标出发，找准最急需解决的业务痛点。可通过调研、访谈和历史数据分析等方式，梳理当前面临的主要挑战，如客户流失率过高、生产效率低下或市场推广成本过高等。

在明确这些痛点后，需要将其细化为具体的业务场景，精准匹配所需的AI能力。每个场景都需要设定可量化的关键指标和目标值。例如，通过AI优化客服流程后，将客服响应时间缩短30%，或将人工客服的成本减少一半。只有在充分理解业务场景并明确目标后，才能准确选择和运用相应的AI技术与工具。

智能体层：构建可复用的AI智能应用

智能体层是落地AI能力的关键环节。一方面，它提供"即插即用"的通用AI功能，包括文本生成、语义搜索、图像识别和语音交互等。另一方面，它支持根据企业需求进行深度定制，解决特定业务问题。

在日常运营和开发中，智能体与大模型层和知识库层紧密协作。它通过调用底层大模型实现高阶推理和决策，处理复杂的自然语言任务。同时，智能体会访问企业的结构化和半结构化知识，确保响应符合企业的行业背景和业务特点。

运营人员和开发团队可通过统一的API或SDK快速接入这些智能体，在不同场景下灵活组合和复用AI能力。为适应各业务单元的需求，企业在构建智能体时应注重模块化和标准化，这不仅能降低重复开发成本，还能加快业务场景的迭代速度。

大模型层：选择合适的大模型作为核心推理引擎

大模型层是整个SaaS+AI应用架构的核心引擎。大模型拥有强大的学习能力，能处理从文本到多模态的各类数据，并进行深度语义理解和复杂推理。

企业在选择大模型时，需要根据业务场景的实际需求和精度要求，权衡模型的可解释性、执行效率、硬件需求、算力消耗以及预算限制等因素。

知识库：管理企业的核心知识资产

知识库是企业在运营中积累的结构化和半结构化信息的集中存储。它包含行业标准、产品信息、各类流程规范、行业案例等。

在SaaS+AI应用架构中，知识库为智能体和大模型提供关键的上下文及业务逻辑支持，让AI智能体能更准确地理解和运用企业特有的知识。比如，当智能体回答客户的产品功能咨询时，它会查阅知识库中的产品规格和操作手册，确保回答既准确又符合企业合规要求。

传统工具：现有的运营工具和业务系统

在企业AI转型过程中，传统业务系统无法完全替换。因此，SaaS+AI应用架构必须与现有的ERP、客户运营系统、供应链系统或其他内部系统紧密配合。这些传统工具仍然是日常业务运转的必要支撑。

通过开放API，企业可以将传统系统的数据和操作能力无缝接入AI应用架构。这种方式既保留了原有系统的稳定性和历史数据积累，又为智能体和大模型提供了必要的输入。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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