聚合方式主要有原始数据 (RAWDATA)

在人工智能与大模型架构中，聚合（Aggregation）并非单一技术，而是一类将异构、分散的原始数据（Raw Data）转化为模型可理解的高维特征或统计摘要的范式。其核心在于通过统计计算（如均值、方差）、逻辑关联或向量拼接，消除数据孤岛效应，构建模型所需的标准化输入空间。该过程贯穿从传统机器学习到现代大语言模型（LLM）的全链路，是连接底层数据源与上层智能算法的桥梁。

在现代计算架构中，聚合方式扮演着‘数据清洗器’与‘特征工程师’的双重角色。随着大模型对数据规模与质量要求的指数级增长，原始数据的直接输入已不可行，必须经过严格的聚合处理以提取语义、去噪并压缩信息。其生态地位体现在支撑了从向量数据库检索到多模态模型融合的各种核心任务，是提升模型收敛速度与泛化能力的基础设施。