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AIclinicalresearch/docs/02-通用能力层/01-LLM大模型网关
HaHafeng e3e7e028e8 feat(platform): Complete platform infrastructure implementation and verification
Platform Infrastructure - 8 Core Modules Completed:
- Storage Service (LocalAdapter + OSSAdapter stub)
- Logging System (Winston + JSON format)
- Cache Service (MemoryCache + Redis stub)
- Async Job Queue (MemoryQueue + DatabaseQueue stub)
- Health Check Endpoints (liveness/readiness/detailed)
- Database Connection Pool (with Serverless optimization)
- Environment Configuration Management
- Monitoring Metrics (DB connections/memory/API)

Key Features:
- Adapter Pattern for zero-code environment switching
- Full backward compatibility with legacy modules
- 100% test coverage (all 8 modules verified)
- Complete documentation (11 docs updated)

Technical Improvements:
- Fixed duplicate /health route registration issue
- Fixed TypeScript interface export (export type)
- Installed winston dependency
- Added structured logging with context support
- Implemented graceful shutdown for Serverless
- Added connection pool optimization for SAE

Documentation Updates:
- Platform infrastructure planning (04-骞冲彴鍩虹璁炬柦瑙勫垝.md)
- Implementation report (2025-11-17-骞冲彴鍩虹璁炬柦瀹炴柦瀹屾垚鎶ュ憡.md)
- Verification report (2025-11-17-骞冲彴鍩虹璁炬柦楠岃瘉鎶ュ憡.md)
- Git commit guidelines (06-Git鎻愪氦瑙勮寖.md) - Added commit frequency rules
- Updated 3 core architecture documents

Code Statistics:
- New code: 2,532 lines
- New files: 22
- Updated files: 130+
- Test pass rate: 100% (8/8 modules)

Deployment Readiness:
- Local environment: 鉁?Ready
- Cloud environment: 馃攧 Needs OSS/Redis dependencies

Next Steps:
- Ready to start ASL module development
- Can directly use storage/logger/cache/jobQueue

Tested: Local verification 100% passed
Related: #Platform-Infrastructure
2025-11-18 08:00:41 +08:00
..

LLM大模型网关

能力定位: 通用能力层核心能力
复用率: 71% (5个模块依赖)
优先级: P0最高
状态: 待实现


📋 能力概述

LLM大模型网关是平台AI能力的核心中枢负责

  • 统一管理所有LLM调用
  • 根据用户版本动态切换模型
  • 成本控制与限流
  • Token计数与计费

🎯 核心价值

1. 商业模式技术基础

专业版 → DeepSeek-V3便宜¥1/百万tokens
高级版 → DeepSeek + Qwen3
旗舰版 → DeepSeek + Qwen3 + Qwen-Long + Claude

2. 成本控制

  • 统一监控所有LLM API调用
  • 超出配额自动限流
  • 按版本计费

3. 统一接口

  • 屏蔽不同LLM API的差异
  • 统一的调用接口

📊 依赖模块

5个模块依赖71%复用率):

  1. AIA - AI智能问答
  2. ASL - AI智能文献双模型判断
  3. PKB - 个人知识库RAG问答
  4. DC - 数据清洗NER提取
  5. RVW - 稿件审查AI评估

💡 核心功能

1. 模型选择

selectModel(userId: string, preferredModel?: string): string
// 根据用户版本和配额选择合适的模型

2. 统一调用

chat(params: {
  userId: string;
  modelType?: ModelType;
  messages: Message[];
  stream?: boolean;
}): Promise<ChatResponse>

3. 配额管理

checkQuota(userId: string): Promise<QuotaInfo>
// 检查用户剩余配额

4. Token计数

countTokens(text: string): number
// 使用tiktoken计算Token数

📂 文档结构

01-LLM大模型网关/
  ├── [AI对接] LLM网关快速上下文.md      # ✅ 已完成
  ├── 03-CloseAI集成指南.md              # ✅ 已完成 ⭐
  ├── 00-需求分析/
  │   └── README.md
  ├── 01-设计文档/
  │   ├── 01-详细设计.md                  # ⏳ Week 5创建
  │   ├── 02-数据库设计.md                # ⏳ Week 5创建
  │   ├── 03-API设计.md                   # ⏳ Week 5创建
  │   └── README.md
  └── README.md                           # ✅ 当前文档

快速入门文档

文档 说明 状态
[AI对接] LLM网关快速上下文.md 快速了解LLM网关设计 已完成
03-CloseAI集成指南.md CloseAIGPT-5+Claude-4.5)集成文档 已完成

⚠️ 开发计划调整

原计划Week 2完成LLM网关

调整: LLM网关完整实现推迟到Week 5

理由:

  1. 现有LLM调用已经workDeepSeek、Qwen
  2. CloseAI集成配置已完成可直接使用
  3. ASL开发不阻塞先用简单调用
  4. Week 5有多个模块实践后再抽取统一网关更合理

当前可用Week 3 ASL开发

  • DeepSeek API直连
  • GPT-5-Pro APICloseAI代理
  • Claude-4.5 APICloseAI代理
  • Qwen APIDashScope
  • 4个模型的基础调用代码示例

Week 5完善LLM网关统一

  • 统一调用接口
  • 版本分级(专业版/高级版/旗舰版)
  • 配额管理和限流
  • Token计数和计费
  • 使用记录和监控

🔗 相关文档


最后更新: 2025-11-06
维护人: 技术架构师