6月25日，全球知名的人工智能公司OpenAI宣布，为了维护服务质量和安全性，将采取额外措施来限制来自当前不支持的国家和地区的API流量。通知中指出，自7月9日起，OpenAI将采取额外措施，阻止来自不在OpenAI支持的国家和地区列表中的API流量。如果希望继续使用OpenAI的服务，必须在其支持的国家或地区内访问。
OpenAI终止对中国提供API服务造成的影响主要有两方面，一方面将对于希望借助OpenAI大模型套壳创业的公司带来一定的冲击；另一方面，这也将促使国产大模型公司加速自主研发。
大模型是数字经济时代最重要的生产工具。在数字经济时代，企业如果不能充分使用大模型工具，结果只能是被激烈的市场竞争淘汰。
企业在大模型应用上普遍面临的问题是较高的AI技术门槛和算力门槛。因而在大模型研发厂商和企业之间构建一条跨越鸿沟的桥梁，这个桥梁就是中间件。
中间件是一种独立的系统软件或服务程序，它位于数据、操作系统和应用、人机交互方式之间，为彼此提供统一的接口协议和调度管理，以实现多个软硬件或模型、数据之间的的互操作性和资源共享。中间件可以简化应用软件的开发和部署过程，提高系统的可扩展性和可维护性。
为了让用户直观地体验中间件的功能和便利性，我们提供了一个Lag[i]在线演示:chatai (landingbj.com)。您可以通过点击链接访问和体验它。
大模型要在企业侧真正落地仍然面临很大挑战：专业深度不够，数据更新不及时，缺乏与真实世界的连接；大模型有Token的限制，记忆能力有限；用户对于数据安全的担忧以及使用成本问题。
中间件Lag[i]框架图
企业要落地知识库方案仍然有一些具体问题需要解决，如知识库的构建难度，AI应用的集成的效果和数据安全性的问题。上述大模型落地问题的解决，大模型中间件是在大模型生态中起承转合的关键。
您可用Lag[i]为基础，快速开发您自己的大模型应用！
那接下来我们就直接用 Lag[i] 进行一次实操演示吧，体验如何将 Lag[i]功能集成到应用程序中，并体验多模型自动切换的功能~
步骤一：安装配置向量数据库
如图所示，以配置本地chroma向量数据库为例：
步骤二：申请对应的key并启用该模型
如图所示，以配置智谱轻言的chatGLM为例：
步骤三：启用该模型并设置优先级和输出形式
如图所示，以kimi为最高优先级; 如其不可用，Lag[i] 会根据priority数值和enable自动切换到chatGPT等备用模型，从而完成您的需求。
配置完成即可打开页面正常访问了！
您还可以在线切换模型来完成您的需求：
切换后问答：
Lag[i]除了智能问答外，还支持文本生成，语音识别，千人千声，看图说话，画质增强，图片生成，视频追踪，视频增强，视频生成，快捷私训指令生成等功能，另外还支持图文混排和社交接入。总之因为中间件可以接入多个不同大模型，能够实现汇聚不同的功能，所以从业务上OpenAI能做的我们Lag[i]都能做，OpenAI不能做的我们Lag[i]也能做。
看图说话
图像增强
图片生成
视频增强
增强前
增强后
如果您想将Lag[i]集成到您的项目中，可以通过API的方式调用Lag[i]，也可以直接通import JAR包等方式使用Lag[i],将一个传统的业务转换为大模型的业务。从而轻松地将文本对话、语音识别、文字转语音、图片生成等 AI 功能集成到应用程序中，实现更智能、更人性化的交互体验。
API调用
import JAR
如您对Lag[i]已适配的大模型不满意，还可以对大模型进行扩展，创建属于您自己的大模型。您还可以通过修改配置文件来设置需要过滤的关键词，设置优先回答的关键词，设置停止关键词等，从而改变对话的返回结果，引导对话朝着特定的方向发展，并在需要时自动停止对话。
我们还提供了详细的开发文档，帮助您快速理解并集成应用Lag[i]。随着技术的不断发展，Lag[i]将在更多领域实现突破，欢迎体验Lag[i]。
中间件的产品矩阵
联动中间件项目已开源。
地址：
https://github.com/landingbj/lagi
“当上帝关了这扇门，一定会为你打开另一扇门。”
—《圣经》
