[发明专利]一种智能中台的系统架构

权利要求书

1.一种智能中台的系统架构，其特征在于，所述系统架构包括

基础数据层，所述基础数据层负责对数据的监控与存储，同时负责对模型、标签和数据进行管理；

标注训练层，所述标注训练层包括标注平台和嵌入多种处理算法的深度学习平台，所述标注平台对所述基础数据层中的数据进行分类和标注；

AI能力层，所述AI能力层经预先训练得到，所述AI能力层提供核心能力与核心算法；

服务层，所述服务层提供路由服务、负载服务、各类开发语言的SDK以及WebAPI接口；

应用层，所述应用层调用所述服务层提供的WebAPI接口并提供多个交互场景。

2.如权利要求1所述的系统架构，其特征在于，所述基础数据层包括数据监控模块、数据治理模块、数据聚合模块、数据采集模块、数据获取模块、模型管理模块、标签模型模块、知识模型模块、数据备份模块和数据库管理模块。

3.如权利要求1所述的系统架构，其特征在于，所述深度学习平台包括语言模型训练模块、语义模型训练模块、结构化模型训练模块、声学模型训练模块、OCR模型训练模块和风控/营销训练模块，所述标注平台包括音频标注模块、文本标注模块和图片标注模块。

4.如权利要求1所述的系统架构，其特征在于，所述AI能力层包括语音识别模块，语音合成模块、自然语言理解模块和OCR识别模块。

5.如权利要求1所述的系统架构，其特征在于，所述服务层包括路由服务模块、负载服务模块、鉴权服务模块、第三方能力接入模块和SDK/WebAPI模块。

6.如权利要求1所述的系统架构，其特征在于，所述应用层包括智能客服模块、智能零售模块、智能审计模块和智能财务模块。

7.如权利要求1所述的系统架构，其特征在于，通过训练平台对所述AI能力层进行预先训练，所述训练平台对所述AI能力层进行训练的步骤包括：

S1.准备数据：将基础数据输入所述基础数据层；

S2.分析处理：所述基础数据层对所述基础数据进行分析，将所述基础数据分为样本数据和测试数据，并对所述样本数据和所述测试数据进行分析得到特征数据；

S3.数据建模：将特征数据输入测试模型进行迭代训练，对所述特征数据进行优化得到优化数据，同时得到优化模型；

S4.价值应用：对所述优化模型进行测试，若所述优化模型满足要求则完成对所述标注训练层的训练，并输入所述优化模型供所述AI能力层使用；否则将所述优化数据输入所述优化模型进行迭代训练，得到新的优化数据和优化模型。

8.如权利要求7所述的系统架构，其特征在于，所述训练平台包括：

展示层，所述展示层提供可视化数据和可交互模型；

业务逻辑层，所述业务逻辑层包括用户空间模块、项目空间模块、数据空间模块、模型空间模块和工作台模块，所述业务逻辑层为所述展示层提供数据与模型；

调度层，所述调度层对CPU、GPU和内存的资源进行分配，根据所述业务逻辑层的需求调用数据；

数据层，所述数据层用于创建、访问、管理、搜索和复制所保存的数据；

存储层，所述存储层以分层结构存储数据。

9.如权利要求1或3所述的系统架构，其特征在于，所述标注平台对来自所述基础数据层的数据进行标注或预处理，所述深度学习平台将标注后的数据或者预处理后的数据输入模型进行模型训练，并对模型进行优化更新。

10.如权利要求8所述的系统架构，其特征在于，所述展示层使用Vue、Stylus和Node技术框架中的一种或多种构建用户界面。