AI多模态融合技术架构图_工业多模态应用框架示意图

一、多模态融合技术架构图

这张AI多模态融合技术架构图展示了从多模态数据处理到知识应用的完整流程，具体如下：

1. 数据输入与预处理

• 多模态数据：包含文本、音频、语音、视频、图片。

• 预处理中心：通过语音识别、媒体处理、图像识别、OCR 识别，将原始数据转化为非结构化数据。

2. 知识建模定义

定义知识建模的基础元素，包括本体、实体、属性和关系，为后续知识抽取提供框架。

3. 知识抽取

• 结构化数据（表格、数据库）：通过本地配置、知识映射、融合消歧抽取。

• 半结构化数据（JSON、XML、HTML）：利用人工规则或包装器归纳抽取。

• 非结构化数据：

• 借助自然语言处理（关键词提取、语义解析等）生成词性标注数据集和知识图谱数据集。

• 通过基于规则、模型（含深度学习模型）的方法抽取知识。

4. 模型开发

对数据集进行模型训练、验证与部署，提升知识处理能力。

5. 知识管理

• 知识融合：通过实体链接、实体对齐、知识合并，整合多源知识。

• 知识计算：运用规则推理、关系预测、知识更新，挖掘知识价值。

• 知识存储：采用 RDF、Neo4j 等方式存储结构化知识，便于检索与应用。

6. 应用层

知识最终应用于聊天机器人、智能客服、数据分析、情绪感知、智能推荐、可视化图表、深度思考等场景，实现多模态 AI 的实际价值。

该架构通过整合多模态数据处理、知识抽取、管理与应用，构建了一个从数据到智能应用的完整闭环，体现了多模态 AI 在知识驱动下的复杂处理能力。

二、多模态融合应用架构图

这张 多模态融合应用架构图 呈现了一个分层式多模态融合应用架构，各层级功能与逻辑关系如下：

1. 基础层

提供底层硬件支撑，包括 CPU（通用计算）、NPU（神经网络计算）、GPU（图形与并行计算）、SSD（数据存储）和内存，为上层模型与应用提供计算和存储资源。

2. 模型层

• 大语言模型：如 Llama、Qwen、DeepSeek 等，是核心语言处理模型。

• 多模态模型：包括视觉 - 语言模型、智能文档理解、语音 - 语言模型、多模态检测与分割，实现跨模态数据（如图像、语音、文本）的融合处理。

3. 智能体层

• 技术模块：RAG（检索增强生成）、Prompt engineering（提示工程）、Fine tuning（模型微调）、Chain - of - thought（思维链），优化模型交互与生成效果。

• 数据处理：涵盖数据抓取、清洗、向量化、访问控制及数据广场，确保数据质量与高效利用。

4. 能力层

提供通用处理能力，包括文字、音频、图像、视频处理，代码生成、行为分析、知识图谱构建，支撑上层应用的多样化需求。

5. 应用层

针对不同行业提供具体场景应用：

• 工业：工艺优化、品质检测、智能配方等。

• 农业：智能耕种、病虫预防、灾害预警等。

• 商业：需求预测、精准投放、智能客服等。

• 政务：违规检测、办证审核、智能政务等。

6. 用户层

服务于企业级用户、消费大众、政府机构、小商家、事业单位等多样化用户群体，实现多模态技术在不同领域的落地应用。

该架构通过底层硬件、模型、智能体、能力层的层层支撑，将多模态融合技术应用于工业、农业、商业、政务等场景，最终服务于各类用户，形成从技术到应用的完整闭环。

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