Prompt

按照以下内容生成系统架构图，要求层次分明，内容正确，结构完整，关系明确，使用中文手写体文字，框架只要符合上述要求即可。主题是AI聊天应用系统架构图。\n\n1.客户端 /用户交互层\nWeb 前端（React / Vue /Angular）\n移动端 App（iOS、Android）\n桌面客户端（Electron 等，可选）\n多模态输入组件：文本输入、语音录入（ASR 前端）、图片上传\n输出组件：流式文本渲染、卡片 /富媒体展示、语音播放（TTS）\n\n2.接入层 /通信层\nAPI 网关（支持 REST、WebSocket）\n认证 /鉴权机制（JWT / OAuth）\n流控 /限流 /熔断组件\nSession 缓存（如 Redis，用于存储短期对话状态）\n\n3.会话管理 / 对话控制\n对话状态管理器（Dialog State Tracker）\n策略引擎（Policy Engine）\n多轮对话控制器（turn manager）\n上下文窗口 /切片管理：决定发送给 NLP 层的上下文内容\n\n4.NLP / 模型层（理解 + 生成）\n文本预处理子模块（清洗、分词 /tokenization）\n意图识别 + 实体抽取子模块（NLU）\n情绪 /语气分析子模块（可选）\n大语言模型（LLM）服务 /推理模块\n自然语言生成（NLG）子模块\n流式响应 /生成模块（如果支持边生成边输出）\n\n5.业务逻辑层\n指令解析模块（将来自对话的“action”翻译成业务请求）\n领域服务 /业务服务（微服务）：订单查询、提醒、用户配置等\n服务编排 /协调器：组合多个服务调用\n错误处理 /降级处理子模块\n\n6.知识检索层\n文档 /知识库存储（非结构化 + 结构化）\n向量数据库（vector store，用于语义检索）\n索引 / embedding 模块（把文本转成向量）\n检索模块（负责将查询转为 embedding 并检索 top-k）\nRAG 合成模块（把检索到的内容和 LLM 拼提示，做增强生成）\n\n7.数据存储层\n会话日志 /聊天记录存储（数据库，如 NoSQL 或关系型）\n用户画像 /配置存储（用户偏好、profile）\n对话记忆 /长期上下文存储\n模型元数据 /版本信息存储\n\n8.服务集成 / 第三方接口\n第三方 API 客户端（REST/SOAP/gRPC）\nWebhook 接受 /触发机制\n权限管理 /认证对接（第三方系统访问）\n\n9.基础设施 /中台平台\n容器 / Kubernetes 集群\n缓存层（Redis 等，用于 session、热点数据、上下文缓存）\n消息队列 /任务队列（如 Kafka、RabbitMQ，用于异步任务）\n模型推理服务（微服务部署 LLM）\nAPI 网关 /负载均衡器\n\n10.监控 / 安全 / 运维\n监控系统（Prometheus、Grafana）\n日志系统（ELK 或类似）\n分布式追踪（如 Jaeger / Zipkin）\n鉴权与认证（JWT、OAuth2）\n安全加密（TLS、数据存储加密）\n异常 /降级机制\n\n11.记忆与持续学习\n短期记忆（session-based memory）\n长期记忆（用户偏好、历史对话）\n记忆模块（如 LangChain Memory） \n模型训练 /微调管道\n反馈 /标注子系统（用于持续学习）\n\n小模块之间的重要关系\n对话状态管理器和策略引擎：状态管理器记录对话中意图、实体、上下文等；策略引擎根据这些状态决定下一步行动（比如是否要检索知识、调用业务逻辑、调用 LLM 生成回复）。\n上下文窗口管理 与 LLM 服务：上下文管理模块决定给 LLM 提供多少历史对话（会话片段）以构建 prompt，这影响生成质量和成本。\n检索模块（向量数据库 + embedding） 与 RAG 合成模块：检索模块找到与用户输入语义相关的内容，RAG 模块把这些检索结果拼到 prompt 里或结构化地输入给 LLM，增强生成。\n短期 / 长期记忆模块 与 策略引擎 /对话管理：记忆模块提供历史对话或用户偏好给对话管理层，让策略引擎作决策时可以考虑用户长期上下文。\n业务服务 与 服务集成模块：业务层可能调用第三方 API（比如天气服务、CRM 系统），服务集成模块负责封装这些外部系统调用。\n基础设施（队列 /任务系统） 与 业务逻辑 /检索 /训练任务：后台异步任务（例如索引知识库、离线训练）可以通过队列系统调度。\n监控系统 /运维模块 与 所有服务层：监控和日志模块跨所有层，收集指标、异常日志，并与追踪系统协作。

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1536 x 2752