应用层：直面业务需求

应用层直接对应业务人员的具体需要，借助大模型的功能来处理实际工作中的问题。会议记录软件是其中的一个实例，这款软件包含了语音转换文字、重要内容提取和内容精简三个主要部分，能够把会议的录音文件变成条理清晰的文本，自动找出并记录会议中的核心讨论点、最终决定以及需要执行的任务，最后形成一份精炼的会议记录。这种软件产品一般以"无需安装"为核心理念，操作人员即便没有专业学问也能迅速掌握操作方法。

渠道层：数据转换与适配

渠道部分承担着来自各个设备的数据沟通和形态改换的任务。以微信的小程序为例，这个渠道必须做好三件事：首先，收集用户经由小程序界面提交的文字、声音等初始资料；其次，把这些初始资料变成平台部分能够处理的统一请求样式；最后，在收到平台部分反馈的条理分明的回应后，再把它调整成适合小程序前端显示的样式。这种转换方式让不同渠道的用户感受相同，也为平台层设定了同一处理方法。

平台层：核心枢纽功能

平台层是这个整体构造的中心环节，它具备两个主要作用：首先，借助无需编码或少量编码的技术，帮助打造人工智能程序；其次，对大型模型进行集中控制和智能分配。这一层级运用直观的图形化操作界面，让业务团队和编程人员可以依据具体情形，自由运用底层大型模型的功能。平台层亦负责模型的集中管理，能依据用户设定或查询要素，精准挑选最匹配的大型模型加以运用，以此保障工作执行的最佳成效。

零代码构建模式

无需编程能力，用户能够借助口语化表达来构建拥有特定功能的大型模型应用。只需简单阐述期望应用具备的作用，系统便能自主设计出相应的应用机制和交互界面。这种方式非常便于业务人员迅速完成基础的AI应用开发，比如邮件自动归类、客户意见处理等常见任务，显著简化了人工智能技术的应用难度。

低代码工作流编排

可视化开发方法允许个人以流程编排的途径，于繁杂事务环境中达成更为精确的操作执行。使用者必须把繁难事项剖析为具备次序、彼此牵连的施行环节，再借助图像式平台将这些环节串联为完整的工作路径。销售服务领域是典型范例，平台须依据客户疑问性质自动导向对应信息库：涉及商品事项的疑问会定向至商品信息库，涉及维修服务的疑问会定向至服务规范库，这种精准的导向方式明显增强了服务人员的效能和服务的品质。

知识库管理体系

知识库维护对于大模型应用实施至关重要，尤其当调整参数的开销很大时更为关键。当前平台能够处理多种类型的信息资源，涵盖常规文件（PDF/WORD）、图画、云端资料以及网页内容等不同种类。数据录入运用即时检索方法，一旦业务准则或产品资料更新，新内容会立刻应用，无需再次训练系统。这种设计既保证了知识的时效性，又大幅降低了维护成本。

智能检索机制

平台层有多种知识检索方法，满足不同情境下的需求。向量检索用于语义相似场景，可以辨识用户询问的深层意思；关键词检索则用于强业务指向的精准匹配，例如"SAP系统配置"这类必须严格参照产品手册的查询。检索到的信息会经过全面梳理后才交给大模型，保证最终答复既精确又符合业务标准。这种分层处理机制平衡了语义理解与业务准确性之间的需求。