税务人工智能工作台底层模型结构主要包括以下几个部分：
1. 数据层：这是整个模型的基础，包括各种税务相关的数据，如纳税人信息、税务申报数据、税收政策等。这些数据需要经过清洗、整理和预处理，以便后续的分析和建模。
2. 特征层：在数据层的基础上，通过各种算法提取出对税务分析有用的特征。这些特征可能包括纳税人的信用等级、税收申报的金额、税收政策的变动等。
3. 模型层：根据业务需求和数据特征，选择合适的机器学习或深度学习模型进行训练。常见的模型有决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
4. 服务层：将模型的结果以可视化的方式展示给用户，如图表、报告等。同时，还需要提供一些基本的查询和操作功能，如数据的增删改查、模型的参数调整等。
5. 安全层：保护模型和数据的安全，防止数据泄露和模型被恶意攻击。这通常包括数据加密、访问控制、审计日志等功能。
6. 运维层：负责模型的部署、更新和维护。这包括模型的训练、验证、测试、上线等过程，以及模型的性能监控和优化。
7. 用户界面层：为用户提供友好的操作界面，方便用户进行数据分析和模型管理。这通常包括前端页面、报表生成工具、API接口等。
以上各层之间相互关联，共同构成了税务人工智能工作台的底层模型结构。在实际使用中，可以根据业务需求和技术条件，对这些层进行调整和优化。
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