一、全流程架构设计与核心组件

1.1 数据采集与处理

# 多源数据采集示例
import pandas as pd
from finclip_api import DataCollector

collector = DataCollector(
    endpoints=[
        ('mysql://user:pass@host/db', 'sales_data'),
        ('mongodb://host:27017', 'user_behavior'),
        ('https://api.example.com/iot', 'sensor_stream')
    ]
)

# 数据清洗管道
def data_pipeline(raw_df):
    df = raw_df.dropna(subset=['timestamp'])
    df['value'] = df['value'].apply(lambda x: max(0, float(x)))
    return df.resample('5T').mean()

processed_data = collector.execute_transform(data_pipeline)

1.2 智能决策引擎

// 规则引擎配置示例
const DecisionEngine = require('ai-decision-engine');

const engine = new DecisionEngine({
  rules: [
    {
      condition: (ctx) => ctx.userLevel === 'VIP' && ctx.orderAmount > 5000,
      action: (ctx) => ({ discount: 0.15, priority: 'HIGH' })
    },
    {
      condition: (ctx) => ctx.stockLevel < ctx.safetyStock,
      action: (ctx) => ({ reorderQty: ctx.maxStock - ctx.currentStock })
    }
  ],
  fallback: (ctx) => ({ status: 'NO_ACTION' })
});

// 实时决策执行
const result = engine.execute({
  userLevel: 'VIP',
  orderAmount: 6800,
  stockLevel: 150,
  safetyStock: 200
});

二、模型开发与集成方案

2.1 可视化建模工作流

# AI流水线定义文件
version: 1.1
pipeline:
  - name: data_processing
    module: pandas_profiling
    params:
      minimal: true
      correlations: {"pearson": {"threshold": 0.9}}
      
  - name: feature_engineering
    module: sklearn.preprocessing
    method: StandardScaler
    inputs: [data_processing.output]
    
  - name: model_training
    module: xgboost
    params:
      objective: 'reg:squarederror'
      max_depth: 6
      n_estimators: 200
    inputs: [feature_engineering.output]
    
  - name: model_evaluation
    module: mlflow
    params:
      metrics: [rmse, mae, r2]
      experiment_name: sales_forecast

2.2 多模型服务集成

// 模型路由网关实现
package main

import (
        "github.com/gin-gonic/gin"
        "ai-gateway/pkg/models"
)

func main() {
        r := gin.Default()
        
        // 模型路由配置
        r.POST("/predict", func(c *gin.Context) {
                var req models.PredictRequest
                if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil {
                        c.JSON(400, gin.H{"error": err.Error()})
                        return
                }
                
                // 智能路由选择
                model := selectModel(req.Features)
                result := model.Predict(req.Features)
                
                c.JSON(200, models.PredictResponse{
                        Model:    model.Name(),
                        Result:   result,
                        Latency:  time.Since(start).Milliseconds(),
                })
        })
        
        r.Run(":8080")
}

func selectModel(features map[string]interface{}) models.Predictor {
        // 实现基于特征的特征路由逻辑
        if features["scene"] == "financial" {
                return models.LoadModel("fraud_detection_v3")
        }
        return models.LoadModel("default_model")
}

三、自动化部署与监控

3.1 持续交付流水线

# AI服务容器化部署
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .
EXPOSE 5000

# 健康检查配置
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s \
  CMD curl -f http://localhost:5000/health || exit 1

CMD ["gunicorn", "--workers=4", "--bind=0.0.0.0:5000", "app:app"]

# Kubernetes部署描述文件
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ai-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: ai-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ai-service
    spec:
      containers:
      - name: ai-container
        image: registry.example.com/ai-service:v1.2.3
        ports:
        - containerPort: 5000
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1

3.2 智能监控系统

# 实时性能监控看板
import streamlit as st
from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge

registry = CollectorRegistry()
CPU_USAGE = Gauge('cpu_usage', 'Current CPU usage', registry=registry)
MEM_USAGE = Gauge('mem_usage', 'Memory usage in MB', registry=registry)
MODEL_LATENCY = Gauge('model_latency', 'Prediction latency in ms', ['model_name'], registry=registry)

def update_metrics():
    CPU_USAGE.set(psutil.cpu_percent())
    MEM_USAGE.set(psutil.virtual_memory().used / 1024 / 1024)
    for model in active_models:
        MODEL_LATENCY.labels(model.name).set(model.avg_latency)

st.title('AI服务监控看板')
metrics = st.columns(3)
with metrics[0]:
    st.metric("CPU使用率", f"{CPU_USAGE}%")
with metrics[1]:
    st.metric("内存占用", f"{MEM_USAGE}MB")
with metrics[2]:
    st.line_chart(get_latency_trend())

四、典型应用场景实现

4.1 智能客服系统

// 微信小程序客服集成
Page({
  data: { messages: [] },
  
  onLoad() {
    this.connectSocket()
  },
  
  connectSocket() {
    const socket = wx.connectSocket({
      url: 'wss://ai.example.com/chat',
      header: {'X-User-ID': 'wx123456'}
    })
    
    socket.onMessage(res => {
      const msg = JSON.parse(res.data)
      this.setData({ messages: [...this.data.messages, msg] })
    })
  },
  
  sendMessage(content) {
    const msg = { type: 'text', content }
    wx.sendSocketMessage({ data: JSON.stringify(msg) })
  }
})

4.2 自动化测试流水线

# 智能测试用例生成
import pytest
from model_testing import generate_test_cases

@pytest.mark.parametrize("input_data, expected", generate_test_cases(
    model="fraud_detection",
    boundary_values={
        'amount': [0, 10000, 1000000],
        'location': ['CN', 'US', 'RU']
    },
    edge_cases=100
))
def test_fraud_model(input_data, expected):
    result = fraud_model.predict(input_data)
    assert result == expected, f"Failed on {input_data}"