大模型
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大语言模型（LLM）论文架构图绘制规范：如何清晰展示 RAG 与 Agent 逻辑？
在 LLM 相关的学术论文中，一张清晰的系统架构图能瞬间提升读者的理解效率。无论是展示复杂的 RAG 检索链路，还是多 Agent 的博弈交互，好的绘图能让你的 Methodology 部分事半功倍。
一、 LLM 架构图的三大核心挑战
相比传统软件架构图，大模型相关的图示具有其独特性：
- 数据流向复杂： 涉及 Embedding 转换、向量库检索、Prompt 拼接、模型生成等多个环节。
- 动态性强： Agent 的思维链（CoT）或自反射过程需要展示时间维度的迭代。
- 抽象程度高： 如何在图中区分“静态知识”与“动态上下文”？
二、 典型场景的绘制策略
1. RAG (检索增强生成) 系统图
绘制 RAG 时，建议采用经典的 **“U型”或“环形”** 布局：
- 左侧： 文档处理流（Chunking -> Embedding -> Vector DB）。
- 核心： 检索路由（Query Transformation -> Retrieval -> Rerank）。
- 右侧： 生成反馈流（Context Injection -> LLM -> Response）。
💡 注意：务必用不同颜色的虚线区分“离线预处理”和“在线查询”两个过程。
2. 多 Agent 协作机构图
如果你的研究涉及 Agent 协作，**“星型拓扑”或“泳道图”** 是不二之选：
- 使用圆形代表 Agent，矩形代表 Tool 或 Environment。
- 箭头线标注交互的具体内容（如
Task Assignment,Code Execution Result）。 - 如果涉及 Manager Agent，应将其置于视图正上方。
三、 色彩与图标选择
为了符合頂会（如 ICLR, NeurIPS）的审美标准，建议：
- 配色： 使用科技感较强的蓝灰色调。LLM 核心模块可用浅蓝色填充，外部知识库用灰色，用户交互用暖色点缀。
- 图标： 避免使用过时的剪贴画。建议使用简单的几何图形或 Material Design 风格的极简图标代表数据库、网络、用户等。
- 连线： 不同性质的流转使用不同线型。例如，模型调用用粗实线，信息流用细实线，控制流用虚线。
四、 推荐绘图工具：为什么是 draw.io？
在大模型科研圈，draw.io 的市场占有率正在急速上升：
- 开源且跨平台： 无论在 Mac 还是 Windows 都能完美运行。
- 支持 SVG 精准编辑： 这在调整线条对接、对齐复杂模块时至关重要。
- 丰富的“云原生”组件库： 内置了大量适合展示网络架构、数据库的图标。
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立即获取大模型模板五、 总结：不要让糟糕的绘图埋没你的算法创新
很多研究者在算法上倾注了无数心血，却因为架构图画得像“大杂烩”而导致评审员不悦。记住：好的架构图是会说话的 Methodology。通过精心的布局和色彩管理，你能让你的创新点在图中跃然纸上。