一、概述

AIGC（AI Generated Content）系統由多個結構層級組成，自上而下涵蓋交互界面、API 通信、模型推理、計算框架、底層驅動與硬件支持。本篇梳理 AIGC 應用的六層體系結構，明確各組件在系統中的職責與上下游關系，為后續部署與開發提供整體視角。

二、AIGC 系統六層結構

1. 展示層（交互層）

提供用戶與模型交互的可視化界面，支持內容生成、問答對話與插件調用：

• Open WebUI：本地可部署的統一聊天界面，支持對接 vLLM 或 Ollama 模型，兼容 OpenAI 格式。
• Dify AIGC 平臺：具備模型調用、工作流編排、知識庫問答、插件擴展等功能。
• Masked Base（扣子）：國產無代碼智能體平臺，適用于圖形化構建復雜邏輯與流程交互。

2. API 接入層

實現前后端或多端之間的數據通信，統一模型調用接口協議：

• URL 接入（REST / WebSocket）：采用標準化接口協議，適配前端頁面、插件系統、自動化工具等多種訪問方式。

3. 模型服務層

承載主力推理模型，負責處理輸入、生成輸出并返回：

• vLLM：高吞吐大語言模型推理引擎，兼容 OpenAI API 接口，適合多輪問答場景。
• Ollama：輕量本地推理平臺，支持 llama、mistral、deepseek 等模型快速部署。
• MindIE：融合規則引擎與知識圖譜的智能推理系統，支持增強問答、多源融合等復雜任務。

4. 計算框架層

支撐模型執行的基礎平臺，負責張量計算與資源調度：

• PyTorch：主流深度學習框架，支持研究開發與推理部署。
• TensorFlow：工業級部署方案，適用于大規模模型上線與分布式執行。
• CANN：華為昇騰平臺的異構計算框架，支持 NPU 高效推理。

5. 驅動層

提供計算框架與物理硬件之間的接口，實現設備控制與指令轉譯：

• GPU 驅動（如 CUDA）：為 PyTorch、TensorFlow 等框架提供加速計算支持。
• TPU 驅動：配合 Google 云 TPU 使用，適用于大規模訓練與推理。
• NPU 驅動（如 Ascend Driver）：支撐華為昇騰芯片的異構指令調度。

6. 硬件層

提供實際算力支撐，決定系統的并發性能與響應速度：

• NVIDIA GPU（英偉達圖形處理單元）：主流 AI 訓練與推理平臺。
• Google TPU（谷歌張量處理單元）：優化大模型任務的定制芯片。
• 華為 Ascend NPU（昇騰神經網絡處理器）：面向邊緣計算與企業部署場景。

三、結構示意圖

四、數據流與交互路徑簡述

• 用戶通過 Open WebUI、Dify 或扣子界面提出請求
• API 接入層解析請求并轉發至后端模型服務
• 模型服務（如 vLLM、Ollama）完成推理并生成結果
• 結果返回前端界面展示，或進入后續插件流程（如圖文生成、自動回復等）

五、總結與展望

本篇從系統架構視角，概括了 AIGC 應用的六大核心層級，涵蓋從交互到硬件的全流程組件。這一分層結構為后續的實際部署、模型接入、插件調用與性能優化等任務提供了統一參考框架。接下來將在后續章節中逐步展開 vLLM 部署、Open WebUI 使用、Dify 場景實踐等內容，逐層落地。