在人工智能的大模型时代，创新和效率成为了推动技术前进的关键因素。大模型中间件，作为一种全新的概念和技术伴随着大模型的成长出现，正逐渐成为开发和部署大规模机器学习模型的核心驱动力。
在数字化的浪潮中，Lag[i]中间件应运而生，它不仅仅是一个技术工具，更是大模型Plus的完美伴侣，为企业业务增长注入新动力。中间件专注于为高级、复杂的模型提供支持，我们可以通过以下几个特点对大模型超级伴侣-中间件进行解析：
简易：一次编写，多模型通用
开发大模型应用总是充满挑战？Lag[i]中间件为你简化一切！它提供了丰富的API接口和详细的开发文档，让你轻松将文本对话、语音识别、文字转语音等AI功能集成到应用程序中。无论你是技术小白还是资深开发者，都能快速上手，实现大模型应用的快速落地。
大模型中间件的一个显著特点是其跨模型的通用性。开发者只需编写一次应用代码，便能在不同的大模型之间无缝切换和运行。这一点对于快速适应不断变化的业务需求至关重要，它减少了重复工作，提高了开发效率，帮助企业解决数据问题，完成大模型企业落地的最后一步，是企业构建AI应用的必备组件。
您可以通过以下流程进行部署使用：安装配置向量数据库→使用申请的key并启用该模型→启用该模型并设置优先级和输出形式→完成即可打开页面正常访问了！
想象一下，当你不再需要为每一个大模型编写特定的集成代码，而是能够用一套代码框架，轻松驾驭众多大模型时，你的工作效率将会得到怎样质的飞跃？Lag[i]中间件正是这样一位“万能翻译官”，它提供了一套标准化的API接口，让开发者能够轻松实现不同大模型之间的无缝对接。这意味着，无论你正在使用哪个大模型，Lag[i]都能让你的应用代码保持不变，实现真正的“一次编写，到处运行”。
更强：像是开了“外挂”
大模型中间件集成了多项强大的功能，除了智能问答外，Lag[i]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，还支持图文混排和社交接入。因为Lag[i]拥有准确、快速且稳定的状态，能够实现汇聚不同的功能，如同给大模型加装了“外挂”，使其性能得到全面提升。
Lag[i]构建了一个跨越企业与大模型之间所存在的巨大鸿沟的桥梁，让企业能快速将大模型技术与行业应用相结合，发挥大模型生成式人工智能的价值，更重要的是让企业利用大模型积累数据资产，提升企业在数字经济时代的价值，加速企业的数字化转型进程，实现智能与效率的双重飞跃，那么它的“外挂”具体体现在哪些方面呢？
攻速+++
美杜莎(Medusa)加速器
美杜莎加速器是中间件中的关键组件，它通过优化计算资源分配和算法执行流程，显著提高了数据处理速度。在处理大规模数据集时，这种加速效果尤为明显，能够在短时间内完成复杂的数据分析和预测任务，可以应用于各种架构的大模型。
Medusa通过集成额外解码头（能够同时预测多个 tokens）来增强大模型推理的方法。这些头以参数高效的方式进行微调，并可以添加到任何现有模型中。至此，不需要任何新模型，MEDUSA 就可以轻松地集成到当前的大模型系统中（包括分布式环境），以确保友好用户体验。
而我们的大模型中间件Lag[i]已为您接入完毕，您只需要修改lagi.yml文件，将medusa的enable修改为true即可无缝地集成到现有 LLM 系统中。
我们试着使用相同问题，相同模型进行对比试验：
启用美杜莎前，调用耗时:15.47s,返回数据为：2.03k
启用美杜莎后,调用耗时：31ms,返回数据为：2.23k
可以看见经过美杜莎的加速，大模型推理速度能达到原始模型速度的两倍甚至更多，这也使得我们Lag[i]拥有更高效的数据处理速度。
精准+++
RAG的学习和训练
RAG系统是一种高效的学习与训练框架，它通过精细化管理和调整模型参数，确保了模型输出的高准确性。这对于需要精确预测和决策支持的应用场景至关重要，如金融分析和医疗诊断。
Lag[i]中间件内置了RAG学习与训练机制。这一机制能够根据用户的实际使用场景和反馈数据，不断优化大模型的输出结果。无论是生成文本、回答问题还是进行创意创作，Lag[i]都能让你的大模型更加精准地理解用户需求，提供更加贴心的服务。
通过上传您特定的问答数据集，让大模型在您提供的上下文中进行高效的学习和推理。这些问答对构成了模型的训练语料，有助于模型捕捉并学习与您的问题意图相关的特征。随着模型不断学习这些特定的问答，其对于您问题的理解将变得更加准确和深入，从而提升模型的整体性能和准确度，并满足您的需求。
在RAG方面，我们Lag[i]已适配了Chroma，Pinecone，Milvus等多种向量数据库，并支持自由切换。您只需要修改lagi.yml文件，将vectors的url换成您配置好的向量数据库地址。将rag的backend换成您配置好的向量数据库名称，并enable改为true即可。
例如配置并启用本地Chroma库：
配置完成后，即可以通过接口直接将信息上传至向量数据库中，系统将在每次问答前对向量数据中进行检索，并将检索信息作为背景，最后由模型进行解答。
模型训练过程中distance代表您的问题与上传的问答对之间的距离，该值越小，说明您的问题与上传的问答对越相似度越高。如果模型识别的最匹配问答对与您问题的实际意图不符，您可以采取问答对的新增，删除来进一步优化模型的性能。通过不断地调整和优化您的问答数据，您可以逐步提高模型对您问题的理解能力，从而提高系统的准确性。
训练前：
调用PSOT /training/pairing上传问答，对模型进行训练：
训练后：
如模型响应的答案和您的答案之间存在差异，您可以使用POST/v1/vector/query接口，查看模型RAG匹配的问答对：
响应数据：
如果某些问答对与您的整体问题集不相关或质量较低，您可以通过 POST /v1/vector/deleteByld接口将其从数据集中移除，以避免对模型训练产生负面影响。
稳定+++
链路备份与自动切换
稳定性是大模型中间件的另一个亮点。在AI应用中，稳定性是永恒的追求，Lag[i]中间件通过引入多链路备份机制，确保了你的大模型应用在任何情况下都能稳定运行。也通过在多个链路间进行备份，当一个模型接入出现问题时，系统可以无缝自动切换到备用模型。这种设计保证了服务的连续性和可靠性，即使在极端情况下也能确保业务的正常运行。
您只需要在配置文件中设置多个模型，将需要使用的模型设置为enable为true。根据需求设置不同的优先级，即可实现模型的自由切换。在非流式调用下当前服务宕机，会根据priority值自动启用其他模型。
例如配置以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，从而完成您的需求。
当然，如您需要手动切换模型，也可参考以下步骤：
切换后：
暴击+++
独特的场景接入功能
中间件在不同的软件系统或服务之间进行交互和数据交换，可以提供独特的场景接入功能，以支持和增强人工智能模型的应用。以下是一些可能的独特场景接入功能：
如社交软件的接入，通过RPA和大模型技术来实现自动化社交软件的相关操作，这降低了技术门槛，让非AI专家也能利用先进的AI能力。
再比如多模态数据处理，Lag[i]可以利用视频结构化+大数据基础应用，结合大模型技术，整合视频资源，实现海量视频数据的高效检索，实现视频监控网络智慧化，利用大模型的特性，赋能视频感知，从而提供更全面、更深入的洞察，协助实现城市治理和事件预警。
或者可以定制专属大模型，Lag[i]可以契合企业内部办公需求，实施个性化服务，以提供更加精准和高效的服务。它能够无缝对接各种业务系统，让您的数据流动更加顺畅，业务协同更加高效。例如，在医疗领域，它可能被调整以更好地理解和生成医学报告；在金融领域，则可能侧重于风险评估和预测。
除了以上内容，Lag[i]中间件还有“隐藏技能”：
安全保障：我们深知数据安全的重要性，在享受AI带来的便利时，数据安全始终是企业最关心的问题。Lag[i]中间件为确保你的业务数据在传输和存储过程中的安全无忧，它还支持灵活的权限管理，让你对数据的访问和使用拥有完全的控制权。
开放合作：我们相信开放的力量，Lag[i]中间件项目已开源，支持多种开发接口，方便您与其他系统和工具进行集成。
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点击链接：https://lagi.landingbj.com
Lag[i]中间件以业务落地为核心，通过混合复用的多种能力，实现了更快、更准、更强、更稳、更易的目标。Lag[i]不仅适用于科研和开发环境，更能在各种商业和生产环境中发挥巨大作用。
Lag[i]中间件它不仅仅是一个技术工具，更是一个能够帮助企业实现AI应用快速落地的解决方案。通过混合复用多种大模型的能力，Lag[i]能够为企业打造出更加全面、智能的应用场景。无论是客户服务、智能营销还是数据分析等领域，Lag[i]都能让你的AI应用更加贴近业务需求，实现更高的商业价值。
随着技术的不断演进，大模型中间件将更加智能化和自动化。未来的Lag[i]可能会集成更多的能力，能够在不断变化的数据环境中持续优化性能。
大模型中间件的出现，不仅是技术发展的必然产物，也是人工智能迈向更广泛应用领域的关键一步。它的高效、灵活和强大，也将为各行各业带来前所未有的智能化体验和价值！
👉Lag[i]中间件项目已开源。👈
地址：https://github.com/landingbj/lagi
所有随风而逝的都属于昨天的，所有历经风雨留下来的才是面向未来的。
—玛格丽特·米切尔 《飘》
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