如何使用 Higress 快速构建 AI 应用？

随着 AI 时代到来，基于大模型的应用对网关提出了新的要求，例如在不同 LLM 提供商之间进行负载均衡、构建 AI 应用的可观测能力、基于 token 的限流保护与配额管理、AI 应用内容安全等等。Higress 基于企业内外的丰富场景沉淀了众多面向AI的功能，推出了 AI 原生的 API 网关形态并且全部开源。

ChatGPT-Next-Web [ 1] 是一个开源的前端项目，用于提供大模型聊天窗口，支持接入多种大模型，本文基于Higress、通义千问以及 ChatGPT-Next-Web，演示 Higress 如何兼容 openai 协议，并逐步搭建一个体系完整的 LLM 应用，应用最终架构如图所示：

AI 代理

官方文档：https://help.aliyun.com/zh/mse/user-guide/ai-agent?spm=a2c4g.11186623.0.0.2927178eciPER4

应用架构

首先，我们先通过网关快速部署一个可以进行对话的聊天应用，其架构如下图所示：

LLM 服务使用通义千问，服务类型为 DNS。路由及服务创建完成后如下图所示：

插件配置

设置路由级插件规则，选择在 llm 路由下生效，配置如下：

provider:
  type: qwen
  apiTokens:
    - sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
  timeout: 1200000
  modelMapping:
    'gpt-3.5-turbo': qwen-turbo
    'gpt-4': qwen-max
    '*': qwen-max

插件效果

AI 可观测

官方文档：https://help.aliyun.com/zh/mse/user-guide/ai-observable?spm=a2c4g.11186623.0.0.42b4d95f14d39z

应用架构

现在，我们已经有了基础的对话功能，作为一款网关产品，我们希望在网关这个统一的入口处对各个服务、路由的请求情况进行观测。考虑到 LLM 请求主要以 token 为观测目标，网关提供了对 token 的观测机制，包含路由级、服务级、模型级的 token 用量观测。

现在，我们改变上文的应用架构，插入可观测插件，改造后如下图所示：

插件配置

依然是选择在 llm 这条路由上生效，插件配置如下：

enable: true

插件效果

AI 内容安全

官方文档：https://help.aliyun.com/zh/mse/user-guide/ai-content-security?spm=a2c4g.11186623.0.0.4408488dYGAm2X

应用架构

大模型通常是通过学习互联网上广泛可用的数据来训练的，它们有可能在过程中学习到并复现有害内容或不良言论，因此，当大模型未经过适当的过滤和监控就生成回应时，它们可能产生包含有害语言、误导信息、歧视性言论甚至是违反法律法规的内容。正是因为这种潜在的风险，大模型中的内容安全就显得异常重要。

基于 AI 内容安全插件，通过简单的配置即可对接阿里云内容安全 [ 2] ，为大模型问答的合规性保驾护航。

配置 AI 内容安全插件后，应用架构如下图所示：

插件配置

首先需要在网关配置内容安全的服务：

配置服务后，开启内容安全插件，选择对 llm 路由生效：

serviceSource: dns
serviceName: green-cip
servicePort: 443
domain: green-cip.cn-hangzhou.aliyuncs.com
ak: xxxxxxxxxxxxxxxxx
sk: xxxxxxxxxxxxxxxxx

插件效果

登录阿里云内容安全控制台，可以查看每条请求的审计记录：

AI Token 限流

官方文档：https://help.aliyun.com/zh/mse/user-guide/ai-token-current-limiting?spm=a2c4g.11186623.0.i4

应用架构

ai-token-ratelimit 插件实现了基于特定键值实现 token 限流，键值来源可以是 URL 参数、HTTP 请求头、客户端 IP 地址、consumer 名称、cookie 中 key 名称。其借助 redis 实现全局的 token 限流。

创建一个 redis 服务并且在网关进行配置：

之后添加 AI Token 限流插件，应用架构为：

插件配置

rule_name: default_rule
rule_items:
  - limit_by_per_ip: from-remote-addr
    limit_keys:
      - key: 0.0.0.0/0
        token_per_minute: 100
redis:
  service_name: redis.static
  service_port: 6379
  username: xxxxxx
  password: xxxxxx
rejected_code: 429
rejected_msg: 您的请求频率过高，请稍后再试。

以上插件配置效果为每个 ip 地址每分钟内只能使用 100 个 token，当超过 token 限制时，返回 429，响应 body 为“您的请求频率过高，请稍后再试。”

插件效果

AI 缓存

官方文档：https://help.aliyun.com/zh/mse/user-guide/ai-cache?spm=a2c4g.11186623.0.0.3cdf306bbJSWdn

应用架构

AI 缓存插件能够缓存每个请求的响应，当有相同请求到来时，可以直接返回存储在 redis 中的大模型的生成内容，添加 AI 缓存插件后，应用架构为：

插件配置

redis:
  serviceName: redis.static
  servicePort: 6379
  timeout: 2000
  username: xxxxxx
  password: xxxxxx

插件效果

AI RAG

官方文档：https://help.aliyun.com/zh/mse/user-guide/ai-rag?spm=a2c4g.11186623.0.0.24c77267ImcfGS

应用架构

大模型具有一个显著的局限性，那就是它们的知识截止到模型被训练的数据。一旦训练完成，模型就无法获取或学习新的信息。此外，大型语言模型的训练数据虽然浩如烟海，但仍然有可能缺少某些领域的信息，或者对某些主题的覆盖不够深入，针对这些细领域的查询可能会产生不够精确或缺乏深度的结果。检索增强生成（RAG）技术能够利用检索系统从大规模的数据库中找到相关信息，然后将这些信息提供给文本生成模型以帮助生成更精确、更丰富、更符合实际情况的文本。

Higress 通过对接阿里云向量检索服务能够快速实现 RAG 功能：

添加 RAG 插件后，应用架构如下图所示：

插件配置

插件需要配置 dashscope 和 dashvector 两个云服务的相关信息：

dashscope:
    apiKey: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    serviceName: qwen
    servicePort: 443
    domain: dashscope.aliyuncs.com
dashvector:
    apiKey: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    serviceName: dashvector
    servicePort: 443
    domain: vrs-cn-xxxxxxxxxxxxxx.dashvector.cn-hangzhou.aliyuncs.com
    collection: xxxxxxxxxxxxxx

插件效果

其他

除了以上插件，我们还提供了对 prompt 进行修改的插件以及对请求/响应进行智能转换的插件。

Prompt 工程相关插件

Prompt 插件包括 prompt 模板以及 prompt 装饰器：

prompt 模板 [ 3]
prompt 装饰器 [ 4]

Prompt 模板允许用户在网关定义一系列 LLM 请求的模板，使用者通过指定模板中的参数对 LLM 进行访问，配置示例如下：

templates:
- name: "developer-chat"
  template:
    model: gpt-3.5-turbo
    messages:
    - role: system
      content: "你是一个 {{program}} 专家, 你平时使用的编程语言为 {{language}}"
    - role: user
      content: "帮我写一个 {{program}} 程序, 你的返回结果里面应该只包含python代码"

请求 body 示例如下：

{
  "template": "developer-chat",
  "properties": {
    "program": "冒泡排序",
    "language": "python"
  }
}

Prompt 装饰器允许用户在网关定义对 prompt 的修改操作，包括在原始请求之前和之后插入 message，配置示例如下，请求 body 与 openai 的请求一致。

prepend:
- role: system
  content: "请使用英语回答问题."
append:
- role: user
  content: "每次回答完问题，尝试进行反问"

AI 请求/响应智能转换

官方文档：https://help.aliyun.com/zh/mse/user-guide/ai-request-response-intelligent-transformation?spm=a2c4g.11186623.0.0.4f6f63beBCZCAU

请求响应转换插件支持对请求/响应进行智能转换，其工作流程如下图所示（示例中后端服务为 httpbin）：

此插件可用于修改经过网关的请求/响应内容，例如将 xml 格式的响应修改为 json 格式。

插件配置

response: 
    enable: true
    prompt: "帮我修改以下HTTP应答信息，要求：1. content-type修改为application/json；2. body由xml转化为json；3. 移除content-length。"
provider: 
    serviceName: qwen
    domain: dashscope.aliyuncs.com
    apiKey: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

插件效果

访问原始的 httpbin 的 /xml 接口，结果为：

<?xml version='1.0' encoding='us-ascii'?>

<!--  A SAMPLE set of slides  -->

<slideshow 
  title="Sample Slide Show"
  date="Date of publication"
  author="Yours Truly"
  >

  <!-- TITLE SLIDE -->
  <slide type="all">
    <title>Wake up to WonderWidgets!</title>

  </slide>


  <!-- OVERVIEW -->
  <slide type="all">
    <title>Overview</title>

    <item>Why <em>WonderWidgets</em> are great</item>

    <item/>
    <item>Who <em>buys</em> WonderWidgets</item>

  </slide>


</slideshow>

使用以上配置，通过网关访问 httpbin 的 /xml 接口，结果为：

{
  "slideshow": {
    "title": "Sample Slide Show",
    "date": "Date of publication",
    "author": "Yours Truly",
    "slides": [
      {
        "type": "all",
        "title": "Wake up to WonderWidgets!"
      },
      {
        "type": "all",
        "title": "Overview",
        "items": [
          "Why <em>WonderWidgets</em> are great",
          "",
          "Who <em>buys</em> WonderWidgets"
        ]
      }
    ]
  }
}

相关链接：

[1] ChatGPT-Next-Web

https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web

[2] 阿里云内容安全

https://help.aliyun.com/document_detail/28417.html?spm=a2c4g.28415.0.0.1dab1f55pipQr9

[3] prompt 模板

https://help.aliyun.com/zh/mse/user-guide/ai-cue-template?spm=a2c4g.11186623.0.0.768b184f1WdsVb

[4] prompt 装饰器

https://help.aliyun.com/zh/mse/user-guide/ai-cue-decorator?spm=a2c4g.11186623.0.0.124548a79q3fyU