待验证50% 置信事实精确时间
AI基础设施底层包括GPU/TPU等专用算力芯片及数据中心，中间层包括分布式训练框架（如PyTorch、JAX）、模型推理引擎（如vLLM、TensorRT）及向量数据库，上层有MLOps平台等
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/17
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相关事实
待验证典型的AI工程技术栈包括LangChain/LlamaIndex编排框架、Pinecone/Weaviate/Chroma向量数据库、vLLM/TGI推理服务79% 相似待验证AI产业分层结构最顶层是基础模型层（如GPT系列、LLaMA、DeepSeek），中间层是框架与中间件层（如LangChain、向量数据库），底层是应用开发层，类似互联网时代的IaaS-PaaS-SaaS架构78% 相似待验证MLOps核心工具链包括实验跟踪平台(MLflow、Weights & Biases)、特征存储(Feast、Tecton)、模型注册中心、监控系统(Evidently AI、Fiddler)77% 相似待验证AI中间层（AI Gateway/AI Infrastructure Layer）包括路由网关、向量数据库（如Pinecone、Weaviate）、RAG框架（如LangChain、LlamaIndex）、可观测性平台（如Langfuse、Helicone）等77% 相似待验证AI应用平台是介于底层大语言模型（LLM）与最终业务应用之间的中间层基础设施72% 相似
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