多模态人工智能系统
高级系统视图，使多模式输入、编码器、融合、推理、评估、安全性和输出可见。
多模态人工智能
人工智能系统和数据流程图
AI 系统架构图生成器 人工智能架构图
使用 AI 架构图生成器为模型管道、代理、多模式系统、评估循环和研究基础设施创建清晰的 AI 架构图。描述组件、数据流、边界和操作检查，然后在共享之前查看生成的系统图。
模型和代理系统数据流清晰英文组件标签检查架构边界
AI 系统架构图生成器
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工作流程
将系统简介转变为可审查的架构图
从您已经了解的组件和流程开始，生成结构化的初稿，然后对照真实系统检查每个边界。
描述系统
列出输入、模型、服务、数据存储、工具、输出以及需要理解架构的受众。
生成初稿
SciDraw 将所请求的组件组织成具有明确数据和控制流方向的可读 16:9 系统图。
审查和完善
在共享之前检查名称、箭头、接口、安全边界、评估循环以及计划组件与生产组件。
描述系统
列出输入、模型、服务、数据存储、工具、输出以及需要理解架构的受众。
生成初稿
SciDraw 将所请求的组件组织成具有明确数据和控制流方向的可读 16:9 系统图。
审查和完善
在共享之前检查名称、箭头、接口、安全边界、评估循环以及计划组件与生产组件。
AI架构图示例
六个独立的 16:9 系统图，用于多模式模型、代理、机器学习管道、检索、评估和联邦学习。
代理工作流程架构
面向任务的代理设计，显示规划、工具路由、检索、内存、验证和响应流程。
代理商
研究机器学习管道
一种模型开发架构，将数据、训练、验证、注册、推理、监控和实验跟踪分开。
机器学习
RAG系统概述
RAG 检索增强生成系统，显示文档和查询路径、上下文组装、模型响应和护栏。
抹布
AI评估循环
连接基准输入、模型输出、自动检查、抽样人工审查、监控和迭代的评估架构。
评估
联邦学习系统
分布式学习视觉效果，使本地数据、客户端更新、聚合、全局验证和部署边界保持清晰。
联邦学习
为什么选择 SciDraw
用结构而不是装饰来解释人工智能系统
SciDraw 专为需要可审查组件、流程和边界的标记研究和工程视觉效果而设计。
架构需求 | SciDraw | 通用图像工具 |
|---|---|---|
系统结构 | 提示组件和明确的系统级别 | 通常针对视觉外观进行优化 |
数据和控制流 | 描述箭头、路线、检索和反馈 | 连接可能被猜测或不明确 |
研究和工程审查 | 可供审查的标签、边界和假设 | 技术背景有限的平面视觉效果 |
AI system coverage | 代理、RAG、多模态模型、MLOps 和评估 | 没有特定于工作流程的架构指导 |
架构指南
清晰地规划、审查和沟通人工智能系统
使用这些实用指南将系统简介转变为团队可以审查和完善的可读架构视觉效果。
AI 架构图中包含哪些内容
有用的系统图可以帮助读者了解什么进入系统、哪些组件对其进行转换、数据存储在哪里、决策如何流动以及哪些检查或边界很重要。它不应该将复杂性隐藏在通用框后面。
- 输入、数据存储和接口
- 模型、服务、代理或工具
- 数据和控制流方向
- 评估、监控、安全和人工审核点
- 系统边界和外部依赖性
准确描述组件和流程
按照请求或文档通过系统的顺序命名组件。说明连接是否承载数据、控制、检索上下文、更新或反馈信号。
- 请求或数据项开始的位置
- 处理、路由和模型推理阶段
- 存储和检索层
- 验证、护栏和监控路径
- 用户或下游系统收到什么
使用一张图实现一级抽象
当架构图混合产品屏幕、部署拓扑、模型内部结构和数据模式时，它们会变得难以阅读。选择目标受众所需的级别，然后使用插图或单独的图表来了解详细信息。
- 论文或提案的高级概念
- 工程审查的操作流程
- 研究方法的数据管道
- 实施规划的组件交互
使用前查看技术声明
人工智能生成的架构只是一个草案。根据实际系统和文档验证服务名称、接口、数据边界、安全假设和评估声明。
- 检查每个数据和控制流箭头
- 将计划组件与生产组件分开
- 避免提出未经系统实测证明的隐私安全、延迟表现或精度指标等断言
- 确认可以发布专有名称和图表
当任务发生变化时选择不同的工具
此页面适用于计算系统。当核心工作是研究摘要视觉、生物信号通路或手稿衍生的图形时，请使用不同的任务页面。
- 使用手稿到图形生成器获取文本优先的研究源材料
- 使用图文摘要 (Graphical Abstract)生成器进行单面板研究叙述
- 使用 Biological Pathway Generator 分析分子或细胞关系
- 将科学原理图生成器用于非人工智能设备和系统
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- 包含学术发表与商用许可
- 支持导出分层 SVG 矢量图
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- 包含 Pro 版全部权益，并在此基础上增加：
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感言
为什么研究人员在他们的工作流程中保留 SciDraw
研究人员、研究生和教育工作者分享 SciDraw 如何帮助他们更快地创建科研配图、科研配图、图文摘要 (Graphical Abstract)和更清晰的教学视觉效果。
对于植物细胞讲座，我需要在不重建旧幻灯片的情况下调用叶绿体和液泡。 SciDraw 为我提供了一个有用的科研配图布局，仅经过几次标签编辑后就进入了我的幻灯片。
海伦·万斯博士
细胞生物学教授
当学生要求提供教科书之外的力图示例时，我会打开 SciDraw，而不是在幻灯片上重新绘制一个。这是我首先使用的科研配图生成器，然后我快速检查每个向量。
哈维尔·奥尔特加博士
物理教师
对于资助提案，我们在任何人开始完善科学数据之前使用 SciDraw 就实验设置图达成一致。它减少了来回的次数，并从第一天起就为团队提供了共享的视觉效果。
德文德拉·维尔马博士
研究实验室主任
在确定一个之前，我可以比较一些生物信号通路图作为学习笔记。
阮明
理科研究生
在我的论文中，我从 SciDraw 中的神经通路和突触布局开始从手稿到图形的过程。它为我提供了强大的第一构图，因此我可以将插画师的时间花在重要的细节上。
安纳尼亚·拉奥博士
博士生·神经科学
第一张科研配图纸让我们的分馏设计审查立即启动。
马库斯·戴维斯博士
化学工程主管
如果库存图像与该周的气候主题不匹配，我会在 SciDraw 中制作一个快速图表。它为全班提供了适合讨论的视觉效果，我可以根据他们的水平定制标签。
赵美玲教授
环境科学教育家
我看到作者使用科研配图生成器将粗略的大纲变成审稿人可以实际阅读的内容。它使第一次评论对话更加清晰，并帮助科学从布局中脱颖而出。
托马斯·奥德加德博士
科学期刊编辑
对于构造类，当库存图像与我们正在讨论的边界不匹配时，我使用自定义火山横截面图。当视觉遵循确切的示例时，学生可以更快地掌握整个过程。
法蒂玛·赛义德博士
地质讲师
它可以快速为我提供整洁的科研配图草稿，用于力图或波浪草图，而不会让课程页面感到拥挤。
内森·布鲁克斯博士
STEM 开发者
我在 SEM 图像旁边放置了一个简单的材料科研配图，以便学生可以将理想的晶格与真实样品联系起来。这种视觉比较使课程的点击速度比另一段解释快得多。
克拉拉·索默博士
材料研究员
SciDraw 在打开CAD之前，我们使用SciDraw的架构图生成器使系统边界和切换可见。它尽早将正确的问题摆在桌面上，并帮助团队在详细建模之前进行协调。
罗伯特·索德伯格博士
机械工程师
对于光合作用幻灯片，我从叶绿体科研配图开始，我可以根据班级的水平定制它。当课程需要新鲜的视觉效果时，它可以节省大量的准备时间。
汉娜·韦伯博士
植物生物学研究员
它让我跨越了科学解释器上的空白页，并为最终的插图提供了更清晰的方向。
金智敏
科学内容创作者
让学生为实验室报告绘制科学绘图，让他们逐步思考整个过程。事后的讨论和修改明显更加强烈。
索菲亚·阿尔瓦雷斯博士
生物化学教授
当我们在讨论中需要一个精确轨道或仪器配置的天文学图而不是通用的太阳系图形时，它会很有帮助。结果感觉更接近研究问题。
戴维·帕克博士
天文研究员
当我们讨论反馈循环时，带有标签的生态图为我们的博士后会议提供了一些具体的内容。它使讨论保持重点，并帮助我们更快地得出纸面数字。
王丽莎博士
生态学博士后
对于多面板论文，我使用从手稿到图形的工作流程来决定每个面板在 Illustrator 之前需要做什么。它使第一个布局决策更快，并为最终的完善留出更多时间。
卡洛斯·奥尔特加
插画助理
对于早期的电路和网络审查，我使用 SciDraw 的架构图生成器在页面上获得第一遍。团队可以将其标记在一起，而不是从片段构建幻灯片，这使得决策更快。
埃琳娜·戈麦斯博士
系统工程主管
对于面向公众的科学指南来说，清晰的科研配图通常比密集的文本块更容易传播。它们使复杂的想法更容易跨语言共享，并为我们的最终指南提供了一个强有力的起点。
迈克尔·阿切贝博士
科学传播者
常见问题
