現在，國內外幾乎每個SaaS服務商都找到辦法把大型語言模型（LLM）整合到自己的產品裡。印證了那句話“每款SaaS都值得用AI重做一遍”我們暫且不討論是否值得用AI重做，但是增加AI的功能，確實能讓產品有更多的賣點。
透過整合各個軟體應用中的資料和工作流程，組織能夠實現應用整合，從而給基礎設施的產品帶來人工智慧化的改造，支援靈活的業務運轉。把這些模型融入應用流程後，自然語言的理解和生成能力得到了提升，確切能顯著改善了整合系統中的溝通與互動。
這時侯，AI閘道器就被提出來了——AI閘道器是LLM架構中的一個重要組成部分，幫助簡化應用和LLM API之間的資料流。
什麼是AI閘道器
簡單來說，AI 閘道器就像是一箇中介，幫助不同的生成AI模型（比如OpenAI的GPT）和應用程式之間進行無縫對接。你可以把它看作一座智慧的橋樑，管理應用和LLM API之間的資料流，確保資訊的順暢傳遞。
AI閘道器的價值在於其專業功能，能夠以最佳效能處理基於自然語言的API流量。它不僅是資訊傳遞的渠道，還具備多種功能，使得資料管理更加高效。
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中介角色：作為中介，AI閘道器靈活地管理LLM與應用之間的請求和響應，確保溝通順暢、資料高效傳輸。
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智慧解析：由於大語言模型的請求和響應均為自然語言表達，AI閘道器的智慧解析功能能夠過濾和提取互動的意義，增強整合的靈活性。
LLM閘道器在應用整合中的作用
1）日誌生成提升資料一致性
LLM閘道器透過生成結構化日誌來幫助應用整合，這些日誌記錄了跟蹤LLM API請求和響應的關鍵資訊。這樣的日誌對維護資料一致性至關重要，也是可靠資料分析的基礎。
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 資料記錄 | 捕捉LLM API請求和響應的關鍵資訊 |
| 資料一致性 | 確保各項資料保持一致，支援可靠分析 |
| 格式標準化 | 使資料更容易與視覺化工具整合 |
2）橫向處理
AI閘道器在請求、響應和後處理階段都能對資料進行修改和擴充套件。這種“橫向處理”能力靈活多變，適用於各種場景，幫助簡化資料管理，提高資訊在系統中的流動效率。
3）靈活性
在競爭激烈的商業環境中，能夠使用多種不同提供商的LLM的公司將獲得競爭優勢。無關模型和雲AI閘道器是這種靈活性的關鍵。
| 特性 | 詳細描述 |
|---|---|
| 模型多樣性 | 支援接入多種LLM，快速適應市場變化 |
| 雲環境適應性 | 可在任意雲環境中部署，避免對單一供應商的依賴 |
| 模型管理能力 | 確保有效管理多種模型，促進模型的靈活應用 |
視覺化整合效能的圖表
瞭解LLM的工作效果至關重要，而視覺化分析能夠簡化這一過程。透過分析從AI閘道器生成的日誌，使用者能獲取關於響應時間、流量趨勢和資源消耗等關鍵指標的洞察。這種閘道器是一個強大的分析工具，幫助專業人士深入分析不同流量、模型和提示型別的效能。
圖：APIPark AI閘道器LLM介面排程分析表
藉助這些資料，使用者可以最佳化效能，提高終端使用者的體驗。這種分析方式就像是一種指南，幫助使用者做出明智的決策，持續改善LLM的工作效率。
寫在最後
AI閘道器是那些希望將大型語言模型與應用整合的企業的得力助手。它整合了日誌生成、請求和響應管理、流量監控等功能，簡化了工作流程，提高了效能控制。AI閘道器的靈活性使其在市場中脫穎而出——它讓企業不再受限於特定的模型或雲服務。作為LLM API與應用之間的重要橋樑，LLM閘道器確保語言資料的順暢流動，從而使企業能夠實現更智慧、更先進的功能，滿足使用者的具體需求，保持應用的領先地位。
熱門的AI閘道器
Kong AI Gateway 是一個為企業打造的 AI 流量管理解決方案，它支援多種大型語言模型（LLM）並提供語義智慧，幫助開發者快速構建生產級別的 AI 應用程式。它透過簡化程式碼修改，提供路由、負載均衡、模型可觀測性等功能，加速 AI 請求處理，並確保合規性和安全性。
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透過以上分析，我們可以看到，選擇合適的LLM閘道器對於提升企業的技術能力和業務效率至關重要。在未來的發展中，企業應繼續關注這一領域的創新，以適應快速變化的市場環境。