人工智能技术架构包括以下几个部分：
1. 数据采集和准备：这个部分主要是对数据进行采集和准备，包括数据的清洗、预处理和标注等工作。
2. 数据存储和管理：将采集到的数据存储在数据库中，以便后续训练和分析使用。
3. 模型开发和训练：在这个部分，研发人员会选择一种适合自己需求的机器学习算法，并使用历史数据进行训练，以建立一个准确的模型。
4. 模型评估和优化：在这个过程中，研发人员会评估模型的准确性和可靠性，并对模型进行优化，以提高其性能。
5. 集成和部署：将训练好的模型集成到现有的应用程序中，并将其部署到生产环境中，以实现实时决策和操作。
6. 监控和维护：在模型运行过程中，研发人员需要对其进行监控和维护，以确保其正常运行并及时处理异常情况。
