来简单聊聊 AI Gateway

写在最开始

在当今科技领域，大型语言模型（LLM）和生成式人工智能（AIGC）已成为引领潮流的热门话题。它们的出现不仅颠覆了我们对传统人工智能的认知，还为各行各业带来了前所未有的变革。然而，随着这些技术的广泛应用，如何有效地将这些强大的 AI 模型集成到实际应用场景中，成为了一个亟待解决的问题。在如此背景下，一个名为 AI Gateway 的概念近期被大家所了解，作为一种连接 AI 技术与各类应用的关键平台，它又为当前火热的 AIGC 带来了什么？

本文将详细介绍 AI Gateway 的概念、功能，并通过丰富的应用场景展示其在实际应用中的巨大潜力。通过阅读本文，相信你会对 AI Gateway 有一个全新的认识，并为你在广阔的 AI 世界中探索工具箱增添一个新的技术，那么我们就开始吧。

说说什么是 AI Gateway

提及工业界的实践，要追溯到 Cloudflare 在去年 11 月推出的 AI Gateway 测试版了，Cloudflare 在发布时表示，AI Gateway 可以使 AI 应用更具可监测性、更可靠、可扩展性更强。所以我们首先来回答这个问题，什么是 AI Gateway 呢？

AI Gateway 也被称为大模型网关、AI 网关，是一个用于部署和管理人工智能（AI）模型的平台，在开源社区有对应技术实现。它为用户提供了一种方便的方式来部署和管理 AI 模型，无论这些模型是预训练的模型，还是用户自己开发的模型。AI Gateway 还提供了一种方式，让用户能够在需要的时候轻松地调用这些模型，例如在进行数据分析或开发新的 AI 应用程序时。此外，AI Gateway 还提供了各种工具，可以帮助用户监控模型的性能，以及进行模型的优化。

当然，除了上述功能外，AI Gateway 的特点不仅限于些，它还提供了高度的灵活性和可扩展性，用户可以根据自己的需求选择部署模型的规模，以满足各种业务需求。用户也可以根据自己的需求，调整模型的参数，以满足特定需求。

此外，由于具有对模型的权限管理及实时监控功能，加上可以缓存、重试、调整模型调用优先级等优化措施，AI Gateway 还可以保护数据隐私，稳定、高负载、安全的运行。

AI Gateway 的优势及对比

AI Gateway 和 Gateway

虽然两者不如雷锋和雷峰塔之间的巨大区别，但除了都是某种形式的关卡外，两者在服务对象、应用场景以及主要功能上，都存在不少差异。

如上文所描述，AI Gateway 是一个 AIOps 类平台，作为服务和推理提供者之间的代理，无论模型位于何处，为管理和扩展生成式 AI 工作负载提供了统一的接口。相比之下，Gateway，即传统网关，则更多地用于网络连接和数据传输，是网络连接到另一个网络的“关口”，实现网络互连，是最复杂的网络互连设备。

简单来说，AI Gateway 专注于 AI 模型的集成和管理，而传统网关则侧重于网络连接和数据传输。

AI Gateway 与直接使用大模型

大部分朋友接触 AIGC 应该都是从 chatGPT 开始的，因此，当了解到 AI Gateway 之后，难免不产生疑问，为什么我不直接用大模型呢，还要多走你调用一层？当然，chatGPT 作为一个人工智能对话程序，能够借助自然语言实现人机对话，对终端消费者已经够用了，然而，AI Gateway 作为一个 AI 模型的集成于管理平台，对于开发 chatGPT 这类服务的开发者来说，可能更具吸引力。

AI Gateway 和直接使用大模型之间的主要区别也在于 AI Gateway 提供了一种集中化的接口管理机制，使得应用程序能够更高效、安全地调用多种大语言模型，而直接使用大模型则涉及到与模型的直接交互，会涉及更多的技术细节和复杂性。此外，AI Gateway 还有以下几方面的特点，使得其相比直接使用大模型更具优势。

首先，AI Gateway 作为连接服务和推理提供者之间的代理，无论模型位于何处，为管理和扩展生成式 AI 工作负载提供了统一的接口，这便允许我们通过统一的调用方式，根据自身需要在多个大语言模型之间切换调用，以获得我们的需要。

其次，缓存 API 调用让 AI 应用开发成本更加可控与便捷。通过 AI Gateway，可以对 API 调用进行缓存，这在行业高速发展期，面对 API 调用次数快速增长的背景下，可以快速地节省成本开销以控制研发成本。

AI Gateway 也可以组合一系列技术和策略确保数据隐私，包括加密、访问控制、审计日志等，以保护用户数据不被未授权访问或滥用，达到保护数据隐私的目的。

此外，还有一些 AI Gateway 实现可以通过严格的用户认证和基于角色的访问控制(RBAC)系统，确保只有经过授权的用户才能访问和修改数据模型。这种访问控制机制是防止未经授权人员访问 AI 数据模型的关键。

应用场景与发展趋势

AI Gateway 的应用场景广泛，适用于多种人工智能应用场景，包括自然语言处理、文本生成、语音识别等，无论是个人开发者还是企业级应用，都可以从中受益。相比之下，AI Gateway 可以帮助开发者更好的管理 AI 应用及监控，同时更便捷、高效的实现对多种大语言模型的有效整合与调用，从而满足用户在各类 AI 场景下对于模型选择、策略配置以及数据安全等方面的专业需求。

作为仍在快速发展期的一项 AI 技术平台，AI Gateway 的未来仍有很多可能：

• 技术创新：AI Gateway 需要在技术底层，继续在提高性能和扩展性方面进行创新，以适应不断增长的 AI 模型和服务需求；
• 支持更多模型和服务：随着 AI 技术的进步，AI Gateway 也需要不断适配更多先进模型和服务，以满足用户对 AI 体验的更丰富的需求；
• 增强的安全性和可靠性：AI Gateway 需要加强安全性和可靠性功能，以保护用户数据和模型安全，同时确保服务的稳定运行；
• 融合更多行业方案：通过与物联网、大数据领域的融合，开拓出更多可以落地具体行业场景的 AI 应用；

写在最后

AI Gateway 在连接 AI 与各类应用中起着至关重要的作用。作为一个崭新的技术平台，它不仅提供了一种简便、高效的方式来集成和管理 AI 模型，同时也在实现 AI 技术与各类应用的无缝对接上发挥了巨大的作用。无论是自然语言处理、图像识别，还是语音合成和推荐系统等各种场景，AI Gateway都能大大提高 AI 技术的应用效率和便利性，从而推动 AI 技术的广泛应用和快速发展。

面向未来，不论是更大范围的 LLM 支持、更精细的查询加速与缓存机制建设、更全面的应用监控与安全防护策略，还是应用层更便捷的操作和低使用门槛，都是 AI Gateway 可以继续努力的方向。

参考

1. https://blog.cloudflare.com/zh-cn/announcing-ai-gateway-zh-cn
2. https://github.com/Portkey-AI/gateway