吉林大学软件体系结构SA课程报告

简介：
本报告为吉林大学软件学院学生在“软件体系结构”课程中的学习成果总结，涵盖了设计、实现和评估软件系统架构的相关理论与实践。 ### 吉林大学软件体系结构SA大报告 #### 一、引言 ##### 1.1 目的 本报告旨在全面概述一个大型语言模型为基础的搜索引擎系统架构，通过多种视角来描绘系统的不同方面。其核心目的是记录并传达对系统至关重要的架构决策。 ##### 1.2 需求分析 针对基于大型语言模型的搜索引擎的需求分析如下： - **功能需求**：该搜索引擎的目标是为普通用户及专业用户提供快速准确的搜索结果。具体包括强大的查询解析与上下文分析能力、高效的信息检索、相关性计算与排序、结果过滤与细化以及用户友好的结果显示。 - **性能需求**：系统应具有良好的响应时间，具备可扩展性和准确性，并确保系统的可靠性。 - **安全需求**：涵盖用户隐私保护和网络安全方面的需求。 - **易用性需求**：包括支持多种语言及提供友好界面以提升用户体验。 通过满足这些需求，该搜索引擎将能够为用户提供高质量的搜索体验，有效解决用户的查询问题。 #### 二、架构表示 本报告采用一系列视角来全面展示系统的软件架构。具体来说，它涵盖了用例视图、逻辑视图、实现视图、部署视图和过程视图（4+1 视角）。每个视角包含一个或多个模型，旨在从不同角度描述系统的核心结构及其运行机制。 ##### 2.1 逻辑视图 此部分关注于系统的功能和服务。它通常包括数据模型、业务流程及服务接口等组成部分： - **数据模型**：定义如何存储和索引文本信息，涵盖文档的结构化表示、关键词提取以及语义理解。 - **业务流程**：描述查询处理过程，从接收用户请求到返回搜索结果的所有步骤。 - **服务接口**：明确对外提供的API和服务规范，以支持第三方应用集成搜索引擎功能。 ##### 2.2 实现视图 实现视角关注技术层面的细节。这包括选择编程语言、框架和库等： - **编程语言**：鉴于大规模数据处理需求，Python因其在自然语言处理领域的广泛应用而成为首选。 - **框架与工具**：利用TensorFlow, PyTorch 等现有NLP 框架及相关的开源项目可以加速开发并提升性能。 - **库和服务**：整合多种文本分析的库（如NLTK、SpaCy）和大规模数据处理框架（例如Hadoop 和Spark），以增强系统功能。 ##### 2.3 部署视图 部署视角涉及物理结构，包括服务器配置、网络架构及负载均衡策略： - **服务器配置**：根据预期的使用量选择合适的硬件设备，确保充足的计算资源支持高效的搜索服务。 - **网络布局**：设计合理的内部和外部网络连接方式以保证数据传输的安全性和效率。 - **负载均衡**：采用技术手段分散请求流量，避免单一节点过载，并提高系统的可用性与响应速度。 ##### 2.4 过程视图 此部分描述了系统运行时的行为。它包括组件间的交互及数据流路径： - **用户交互**：说明用户如何使用搜索引擎以及查询解析和结果展示的方式。 - **数据处理**：从接收请求到返回搜索结果的数据流程，涵盖索引构建、匹配算法应用与排序等环节。 - **系统监控**：介绍性能指标收集方法及其故障检测恢复机制。 通过全面的架构设计，本报告不仅满足了功能需求、性能要求、安全性和易用性标准，并且利用逻辑视图、实现视图、部署视图和过程视图详尽地描述了系统的各个方面。这为基于大型语言模型搜索引擎的研发提供了坚实的理论基础和技术指导。