人工智能技術架構包括以下幾個部分：
1. 資料采集和準備：這個部分主要是對資料進行采集和準備，包括資料的清洗、預處理和标注等工作。
2. 資料存儲和管理：将采集到的資料存儲在資料庫中，以便後續訓練和分析使用。
3. 模型開發和訓練：在這個部分，研發人員會選擇一種适合自己需求的機器學習算法，并使用曆史資料進行訓練，以建立一個準确的模型。
4. 模型評估和優化：在這個過程中，研發人員會評估模型的準确性和可靠性，并對模型進行優化，以提高其性能。
5. 內建和部署：将訓練好的模型內建到現有的應用程式中，并将其部署到生産環境中，以實作實時決策和操作。
6. 監控和維護：在模型運作過程中，研發人員需要對其進行監控和維護，以確定其正常運作并及時處理異常情況。
