当前企业智能化转型面临三大核心难题：技术选型复杂、数据整合困难、业务适配度低。传统IT架构往往无法适应AI技术快速迭代的特性，导致大量概念验证项目难以投入实际生产环境。万达宝LAIDFU（来福）为解决这些问题提供了技术基础，其支持多种向量模型和大语言模型接入的特性，为企业构建灵活可扩展的AI引擎创造了条件。
AI引擎基础架构设计要点
模型兼容性设计
- 采用开放式接口标准，支持TensorFlow、PyTorch等主流框架
- 预留模型转换接口，确保新旧算法版本平滑过渡
- 建立模型性能基准测试体系，客观评估不同场景适用性
数据处理流水线
- 构建统一的数据清洗和特征工程流程
- 实现结构化与非结构化数据的并行处理
- 设立数据质量监控节点，确保输入可靠性
关键技术组件实现路径
向量模型集成方案
- 支持相似度检索、聚类分析等典型应用场景
- 提供模型热切换机制，业务运行中可更新向量库
- 实现多模型结果融合，提升语义理解准确度
大语言模型对接策略
- 建立统一API网关管理不同厂商模型调用
- 开发请求路由算法，智能分配计算资源
- 设计结果后处理模块，统一输出格式标准