AI智能客服系设计方案（2）

 AI智能客服系设计方案（2）

十二、部署架构图

 

1.高性能：用户通过CDN访问静态资源，集群内的组件统一使用内网通信

2. 安全：对外只有一个入口，就是用户访问的Https，经过WAF防火墙进行安全过滤后，再到SLB集群来分发给业务集群。

3. 高可用：组件都是分布式的，并且运行情况统一被收集到日志收集中处理，监控组件监听每个组件的运行状况并及时告警。

4.将业务逻辑代码统一抽离到domain层中，将所有基础设施与功能统一下降到下层。

（1）. 可读性强：核心功能内聚到domain层，当想要了解核心业务逻辑时只需要阅读domain层即可。

（2）. 扩展性，维护性强：基础服务功能降到下层，通过client隔离。这样哪怕基础设施如何变化也不会影响到核心业务逻辑，

（3）.  模块化：每个基础服务功能都是一个独立的功能模块，是可拆分的。以此提高可重用性，可维护性等。

 

十三、数据安全保护

 

01.组件访问控制

数据库，缓存等中间件不对外开放，只能服务器内网访问。避免用户直接跳过web服务攻击中间件导致数据泄露。

02.存储加密

使用不可逆加密、对称加密等方式，对不同的数据级别做加密存储。

03.传输加密

传输过程中，使用Https(SSL/TLS协议)在网络上加密传输，防止中间人攻击。

04.定期安全审计

定期进行安全审计和合规性检查，确保系统符合相关的安全标准和法规要求，并及时发现并纠正任何违规行为。如果发现网络上有漏洞，及时升级修复。

 

十四、大模型框架Langchain-Chatchat

 

简介：基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现的开源、可离线部署的检索增强生成 (RAG) 大模型知识库项目。该项目是一个可以实现完全本地化推理的知识库增强方案，重点解决数据安全保护和私域化部署的企业痛点，并支持市面上主流的本地大预言模型和 Embedding 模型。

 

十五、大模型框架优势

 

01、成本低

消费级GPU或者CPU上即可安装并运行。

02、私有化 部署

知识库完全部署在本地PC上，无需连接互联网，数据安全可靠。

03、强大的 模型

支持多种开源LLM 与 Embedding 模型，（包括ChatGLM2-6B，通义千问等开源大模型）。

04、调用简单

支持api方式提供服务，解决了大模型对话嵌入自有应用难的问题。

05、灵活扩展

支持多种知识格式，可根据需求灵活扩展知识库内容。

 

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