PROJECT 03AI 基础设施 / 大模型中台
火腿AI中台。
一个基于 FastAPI 的统一大模型接入中台,用于管理供应商、模型配置、访问密钥和调用日志,并向业务侧提供标准化 AI 推理接口,已落地到公众号自动回复与生活记录标签分析等场景。
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这个项目做了什么
HIGHLIGHTS- 01
统一管理大模型供应商、模型配置与访问密钥,降低多业务重复接入成本
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对外提供标准化推理接口,业务方仅需携带 Access Key 即可调用对应模型能力
- 03
兼容 /chat/completions 与 /responses 两种协议,支持文本与多模态输入
- 04
支持预置 system prompt、默认参数合并、请求参数透传,提升配置复用性
- 05
完整记录请求体、响应体、耗时、状态码、错误信息与 trace_id,便于排查与审计
- 06
内置 mock provider,支持本地联调与自动化测试,降低开发联调门槛
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已服务于微信公众号自动回复、火腿时刻标签分析等实际业务场景
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构建记录
PROJECT NOTES项目介绍
s-ai.huotuiai.com 是我实现的一套统一大模型接入中台,目标是把不同业务场景里的 AI 调用能力做成可配置、可复用、可追踪的基础服务,而不是让每个业务各自重复对接模型厂商接口。
项目当前基于 FastAPI 开发,对外提供统一的 /api/llm/invoke 推理入口,业务侧通过 X-Access-Key 即可自动匹配对应的模型配置与供应商信息,完成调用。这样可以把业务系统和底层模型接入细节解耦,降低维护成本。
核心功能
- 供应商管理:支持维护不同大模型 provider 的基础配置
- 模型配置管理:支持配置模型编码、请求模板、默认参数、超时时间等
- Access Key 管理:为不同业务生成独立调用密钥,实现按业务隔离
- 统一推理接口:外部业务通过统一接口调用模型,无需感知底层厂商差异
- 请求日志追踪:记录请求体、响应体、trace_id、耗时、状态与错误信息
- 多协议兼容:兼容
/chat/completions与/responses - 多模态支持:支持文本与图片混合输入,满足标签分析等场景需求
- 本地联调与测试:内置 mock provider,便于开发和测试闭环验证
业务价值
这个项目的价值不只是“能调通模型接口”,而是把 AI 能力沉淀成统一中台,帮助多个业务低成本接入与复用。当前已经落地到微信公众号自动回复、火腿时刻标签分析等业务中,兼顾接入效率、可维护性和问题排查能力。
我的工作
- 设计统一的大模型调用链路与配置结构
- 实现 provider、config、key、request_log 等核心数据模型
- 封装统一推理接口,处理默认参数合并与协议差异
- 实现 Access Key 鉴权和调用日志记录
- 补充 mock provider 与自动化测试,提升联调效率
- 编写业务接入文档,支持公众号自动回复与火腿时刻接入