结合 Flink/Spark 进行 AI 大数据处理（实时数据 + AI 推理的应用场景）

随着企业对实时智能决策的需求日益增强，将 Flink / Spark 等流批计算框架 与 大模型推理能力相结合，正在成为 AI 工业化落地的重要实践路径。本篇文章将深入介绍如何将 AI 模型集成到大数据流处理系统中，实现实时感知、智能判断与自动反馈。

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1. 为什么需要“实时数据 + AI 推理”？

在传统的数据系统中，AI 推理往往是离线进行，周期长、响应慢，难以满足动态变化的业务需求。而结合实时计算后，我们可以：

• 秒级响应业务请求（如实时推荐、风控反欺诈）

• 持续获取数据洞察（如实时分析销售、用户行为）

• 实现自学习系统闭环（如智能运维、AIOps）

✅ 实时数据流是事实，AI 推理是智慧。二者结合，就形成了实时智能系统。

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2. 架构设计：Kafka + Flink/Spark + AI 推理服务

✅ 总体架构图如下：

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