《分布式IM系统》OpenAI接入服务-第02节-OpenAI接入服务总体框架设计

作者：冰河
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• 本节难度：★★☆☆☆
• 本节重点：对OpenAI接入服务总体框架进行设计和实现，掌握对接OpenAI大模型的流程与方案，理解对接OpenAI大模型的抽象接口设计，结合自身实际项目进行思考，将其灵活应用到自身实际项目中。

大家好，我是冰河~~

对于OpenAI接入服务来说，在整体架构设计上，我们不能仅仅只对接一种大模型。目前市面上除了OpenAI外，还有Claude、PalM、文心一言、通义千问、智谱ChatGLM、讯飞星火以及腾讯混元等。那如何对接多个大模型而又可以做到平滑的切换呢？又该如何做到让用户自己根据自己的喜好去切换使用的大模型呢？

一、前言

最近两年，大模型确实火，不过OpenAI刚出来的那段时间，冰河并没有跟风一股脑涌进来，而是先沉淀自己对OpenAI大模型的理解，从使用OpenAI大模型，到基于OpenAI大模型进行开发，再到训练OpenAI大模型，甚至为开源的OpenAI大模型和对应的开源组件提交Issues和代码，沉淀了一年多之后，我打算将OpenAI大模型对接到分布式IM即时通讯系统中，给大家先做个简单的对接，在分布式IM即时通讯系统中实现与OpenAI大模型的交互，后续一步步带大家深入学习大模型。

二、本节诉求

对OpenAI接入服务总体框架进行设计和实现，掌握对接OpenAI大模型的流程与方案，理解对接OpenAI大模型的抽象接口设计，结合自身实际项目进行思考，将其灵活应用到自身实际项目中。

三、总体框架设计

从设计层面，我们将OpenAI接入服务定位成只需调用一个简单的接口，便可以简单的与多个大模型进行交互。所以，对于OpenAI接入服务来说，我们需要将其设计成性能良好、高度可扩展的架构。并且OpenAI接入服务主要是对外提供接入多个大模型的统一抽象接口，调用OpenAI接入服务的一方不需要关心OpenAI接入服务内部的具体实现，只需要调用相关的接口即可轻松实现与大模型的交互。

另外，OpenAI接入服务内部可以对接多个大模型，对接每个大模型时，具体的实现逻辑可能不同，这就决定了对接不同的大模型时，具体的实现逻辑要做到具备独立性、隔离性，不能相互干扰。对接每个大模型内部的具体实现逻辑要高内聚，对接不同大模型之间的逻辑要低耦合，这就是我们常说的高内聚、低耦合。

可以看到，OpenAI接入服务会对外暴露HTTP或者RPC接口，业务系统、其他SDK或者客户端程序通过调用HTTP接口或者RPC接口即可轻松对接OpenAI接入服务，不必关心OpenAI接入服务内部的具体实现逻辑。而OpenAI接入服务内部实现了对接多种大模型的具体逻辑，每种实现逻辑之前相互独立，互不影响，真正做到了软件设计原则中的高内聚、低耦合的设计原则。

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