作为AI产品经理，你是否常常面对以下问题：
研发团队总觉得产品需求描述得不清楚，技术实现方案混乱？
业务团队和技术团队在沟通时频繁“鸡同鸭讲”？
技术选型时无法准确评估模块的落地价值？
一、为什么产品经理需要会画技术架构图？
1.1 技术架构图的三大作用
1. 沟通桥梁：
2. 规划指导：
3. 风险预警：
1.2 为什么产品经理绘制的架构图更有价值？
二、绘制技术架构图前的关键思考
2.1 明确产品目标与应用场景
任何架构设计都需要以产品目标为导向：
产品要解决的核心问题是什么？
比如，智能客服产品的目标是提升客户服务效率，其核心问题可能是如何实现准确的多轮对话逻辑。
技术服务的主要对象是谁？
是内部业务团队（如数据分析人员），还是终端用户？或者同时服务多个用户群体？
示例：如果你的产品是一个面向教育行业的AI写作辅助工具，那么目标场景可能包括：
帮助学生完成作文初稿生成。
为教师提供作文评分与点评功能。
2.2 分层设计：定义层次结构
基础层：资源与算力支撑，包括云计算资源、存储方案、网络环境等。
技术逻辑层：技术实现的核心模块，比如算法模型训练、推理引擎等。
应用层：对接用户的业务逻辑或产品功能，如智能客服、语音识别。
2.3 核心模块与技术选型
功能性：该模块实现什么功能，是否满足业务需求？
可实现性：当前技术方案是否成熟？需要自研还是采购？
示例：如果是智能问答产品，技术逻辑层的模块可能包括：
语言模型（如GPT系列）。
意图识别模块。
上下文管理模块（确保多轮对话的连贯性）。
明确这些模块后，架构图的框架就基本形成了。
三、如何设计技术架构图？——完整绘制方法论
3.1 明确图的受众和目标
研发团队：需要详细展示模块功能、数据流转和依赖关系。
管理层：只需要关注架构的高层次逻辑，过多的技术细节会显得冗余。
业务部门：需要强调产品功能模块如何支持业务场景，弱化技术术语。
提示：一张优秀的架构图能“一图多用”，通过调整层次或细节满足不同目标。
3.2 确定核心层级
常见的三层架构划分：
基础层（Infrastructure Layer）：
包含硬件资源和底层基础设施，如：
算力资源（GPU、TPU、云服务）。
数据存储（Hadoop、OSS分布式存储）。
网络资源（CDN、负载均衡）。
技术逻辑层（Technology Layer）：
技术实现的核心模块，包括：
模型训练：监督学习、强化学习。
推理引擎：用于实时任务处理。
数据预处理：清洗、标注、格式化。
应用层（Application Layer）：
面向用户的功能模块，如：
文本生成（文章、报告）。
图像生成（创意设计）。
智能推荐（个性化推荐）。
数据流（Data Flow）：明确每个模块的输入、输出和传递路径。
控制流（Control Flow）：标明模块之间的调用关系或依赖关系。
专业工具：Visio、Draw.io、Lucidchart。
轻量化工具：Figma、PowerPoint。
使用不同的颜色区分层级。
模块用矩形表示，输入输出用箭头指示方向。
尽量使用行业标准图标（如云服务、数据库图标）。
算力：GPU集群、自动分配算力资源（如Kubernetes）。
存储：分布式数据湖（如HDFS）、缓存系统（如Redis）。
网络：高可用网络、容灾机制。
数据预处理模块：包括数据清洗、格式转换。
模型训练模块：支持多种训练方法，如监督学习、微调。
推理模块：负责实时响应用户请求，返回结果。
文本生成：如文案创作工具。
图像生成：广告设计工具。
推荐系统：个性化内容推荐。
从全局出发，逐层细化：先定义大框架，再逐步分解核心模块。
关注逻辑清晰与视觉效果：模块间的关系用箭头标明，颜色和图形辅助理解。
动态调整架构图：根据受众需求和业务发展不断优化。
提示：分层时，确保逻辑清晰，不同层级的模块职责明确，避免相互混淆。
3.3 定义模块间交互逻辑
技术架构图的灵魂在于模块之间的交互关系。以下两点需要特别注意：
示例：在一个推荐系统中，用户的行为数据从前端传递到数据收集模块，再经过特征工程处理，输入到模型推理模块，最后生成推荐结果返回前端。这些步骤可以用箭头清晰表示。
3.4 使用合适的工具与美化设计
工具推荐：
美化技巧：
提示：架构图不仅要逻辑清晰，还要视觉友好。尤其是跨部门沟通时，一张美观的图会让人更加信服。
四、常见AI架构案例分析
以下是一个通用的AI技术架构案例：
1. 基础层
作用：为上层技术模块提供稳定的硬件与数据支撑。
2. 技术逻辑层
作用：实现AI技术的核心功能逻辑。
3. 应用层
作用：通过技术能力直接满足用户需求。
