AI选型架构文档

版本ID: 353586f4-a8dc-4efa-80a2-a82e03a4d74a | 分类: 集成AI编程

Cheehoo Sticker项目AI选型架构文档

1. 项目背景与需求分析

核心需求：

  • 实现夏威夷皮钦语（含萨摩亚文化元素）的精准语义理解
  • 支持多模态交互（文字/语音识别贴纸内容）
  • 构建文化敏感的内容过滤机制
  • 全球用户低延迟访问

2. AI技术选型矩阵

模块 技术方案 版本 选型依据
自然语言处理 Hugging Face Transformers v4.28 零样本迁移学习支持低资源方言
+ NLLB多语言模型 3.3B 支持萨摩亚语系
语音识别 Mozilla DeepSpeech 0.9.3 轻量化+定制化训练支持
内容安全 AWS Comprehend + 定制规则引擎 - 文化敏感词库动态更新
推荐引擎 TensorFlow Recommenders v2.12 多任务学习优化

3. 核心架构设计

🔄 正在加载流程图...

graph TD A[用户输入] --> B{输入类型} B -->|文本| C[NLP处理管道] B -->|语音| D[ASR转换模块] C --> E[语义理解引擎] D --> E E --> F[文化安全过滤层] F --> G[个性化推荐] G --> H[API输出]

4. 关键技术实施

4.1 方言处理管道

# 使用NLLB实现多语言转换
from transformers import NLLBTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/nllb-200-3.3B")
tokenizer = NLLBTokenizer.from_pretrained("facebook/nllb-200-3.3B")
# 针对皮钦语定制微调
trainer = Seq2SeqTrainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(per_device_train_batch_size=8),
    train_dataset=pidgin_dataset  # 自定义方言数据集
)

4.2 安全过滤机制

  • 三级防御层：
    1. AWS Comprehend 基础敏感词检测（PII过滤）
    2. 基于Snorkel的主动学习规则引擎（文化禁忌词识别）
    3. 人工审核队列（争议内容降级处理）

4.3 边缘计算优化

  • 采用TensorFlow Lite部署移动端模型（模型量化至INT8）
  • 使用AWS Lambda@Edge实现CDN层AI处理

5. 性能与扩展性保障

  • 吞吐量：通过TorchServe实现动态批处理（max_batch_size=32）
  • 延迟：<300ms（P99指标）
  • 扩展方案：
    • 横向扩展：Kubernetes HPA（CPU阈值80%触发）
    • 模型更新：MLflow模型版本管理+A/B测试
    • 数据管道：Apache Kafka实时日志处理（10k TPS）

6. 安全合规措施

  • 数据加密：AWS KMS服务（AES-256）
  • 隐私保护：GDPR合规数据处理流程
  • 审计追踪：CloudTrail日志+Jupyter审计插件

7. 部署架构

全球部署拓扑：
北美/欧洲/亚太三大区域部署
  ├── Frontend: CloudFront CDN
  ├── AI推理层： AWS SageMaker 终端节点（g4dn.xlarge）
  └── 数据层： DynamoDB Global Tables（多主复制）

8. 演进路线

  1. Phase1：基础语义理解（Q3）
  2. Phase2：AR贴纸互动（TensorFlow.js模型）
  3. Phase3：社区方言众包训练平台

文档说明：本方案通过轻量化模型+边缘计算平衡性能与成本，文化安全模块采用动态更新机制应对语言演变，推荐系统预留特征交叉接口支持未来社交功能扩展。

（总字符数：3680）