Deep Recall采用模块化设计的三层架构，各组件协同工作：
- 记忆服务层::
- 核心组件：向量数据库（如FAISS/Pinecone）
- 功能：存储和检索用户交互的向量化记忆，支持相似度查询和时空关联分析
- 推理服务层::
- 核心组件：GPU加速的模型推理引擎
- 功能：结合检索到的上下文执行LLM生成，支持动态加载不同规模的模型（7B/70B参数）
- 协调器层::
- 核心组件：自动扩展控制器
- 功能：实时监控负载，弹性调度资源（如突发流量时自动增加GPU实例）
三层通过gRPC高效通信，其中协调器采用Consensus算法保证分布式一致性，这是其企业级可靠性的关键技术。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Deep Recall的三层架构具体包含哪些组件，各自承担什么功能？
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