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大模型在 AI + 大数据融合场景的系统架构 主流架构是大数据平台 + AI 能力层两层协同。大数据层用 Hadoop、Spark 做数据采集、清洗、存储、计算，处理海量业务数据、日志、用户行为，把脏数据变成高质量特征数据。AI 层负责特征提取、模型推理、分析预测，对接大模型、向量库、机器学习算法。

大模型在边缘计算场景的部署挑战与优化策略 边缘部署挑战很现实：设备算力弱、内存小、功耗低，网络带宽也有限，没法跑大模型。优化策略都是工程落地常用的：先做模型压缩，量化、剪枝、蒸馏，把模型变小变快；再用异构计算，用 GPU/TPU/NPU 加速；采用分层推理，简单任务边缘本地处理，复杂任务上传云端；还

AI 大模型在自动化测试与质量保障中的创新应用 大模型把测试从重复劳动变智能了。创新应用很多：一是自动生成测试用例，包括接口、边界、异常场景，还能生成断言，覆盖率比人工高；二是智能日志分析，自动从海量日志里定位异常、报错根因；三是代码审查，帮着查漏洞、规范、逻辑问题；四是做自动化接口测试，生成请求、

AIGC 场景下的安全风险与防控措施 AIGC 风险主要集中在内容和合规上：一是模型幻觉，生成虚假信息；二是敏感 / 违规内容，涉黄涉政；三是版权侵权，照搬训练数据；四是被恶意滥用生成诈骗信息。防控要从技术和流程两手抓：先做内容审核，用关键词、模型检测过滤违规内容；再做模型安全对齐，限制输出边界；生

AI 大模型在数据增强与迁移学习中的价值及典型方法 它们最大价值就是解决小样本、缺数据、成本高的问题。数据增强是在现有数据上做扩充，比如文本做同义替换、加噪声、回译，图像做裁剪、翻转，不用重新标注就能提升模型泛化能力。迁移学习是拿预训练大模型的通用知识，用到垂直领域，比如用通用大模型微调少量医疗、法

AI 大模型行业落地的可解释性需求及常见实现方法 行业落地必须要可解释，不然没人敢用。需求主要是：让用户信任模型输出、满足金融 / 医疗等合规要求、出问题能追溯、方便排查模型错误。实现方法很实用：一是让模型输出答案来源，比如RAG检索到哪篇文档就标出来；二是给出置信度分数，告诉用户结果靠谱程度；三是

请分析 LLM 在知识库热更新与一致性保障中的技术挑战与解决方案 知识库热更新最难的是实时性和一致性。挑战：高并发下数据不同步；全量重建太慢；增量更新容易冲突；向量库和业务库数据不一致。解决方案：用增量同步，只更新变化的数据，不重建全库；加版本号、时间戳，避免旧数据覆盖；用分布式锁保证更新安全；定期

请解释 AI 大模型在多语言系统集成中的常见架构模式及数据交互方式 实际项目里最常用的是Java 做主业务、Python 做 AI 能力的前后端分离架构。Java 用 SpringBoot 处理用户请求、业务逻辑、数据库；Python 用 FastAPI 提供大模型、向量检索、LangChain 服

请分析本地部署嵌入模型的优势、风险及典型应用场景 本地部署嵌入模型，优势很实在：数据绝对安全，敏感信息不外流，符合金融、医疗、政务合规；长期调用成本低，不用按 token 付费；可以垂直领域微调，适配专业术语，效果更好。风险也明显：需要 GPU 资源，部署和维护成本高；模型更新麻烦，要手动升级；性能

请解释 AI 大模型在多格式文档解析与结构化处理中的难点与方案 多格式文档解析痛点很多：PDF、Word、PPT、HTML 结构差异大，排版乱、图片多、表格复杂；大文件容易内存爆；文本提取不干净，结构化难。解决方案：先用专业解析库统一处理不同格式，提取纯文本和表格；然后做分块、去重、清洗，把长文档切