AI网关在企业系统应用中的角色和作用

在人工智能技术不断进步的今天，AI已成为推动全球经济增长的关键动力。预计到2027年，全球企业在AI技术上的支出将达到8000亿美元，年均增长率达到37.3%。
这一趋势不仅改变了企业的业务模式，也对企业的安全策略提出了新的挑战，尤其是在构建、运行、扩展和保护AI应用程序及其底层网络和基础设施方面。 

AI网关的兴起与作用：生成式AI技术的兴起为企业业务系统带来了新的安全挑战，同时也催生了对管理AI服务解决方案的需求；用以帮助技术团队在大规模环境中有效控制、保护和运营AI大模型及其API。AI网关，在这个背景下应运而生，其作用与传统API网关相似，作为连接AI大模型基础设施和服务的统一出口，为应用程序与模型之间的数据传输提供全面的控制、安全性和可观测性。简而言之，AI网关旨在帮助用户无论在何处都能控制和管理应用程序流量，为现代应用提供速度、安全性和可扩展性。 

AI网关在不同团队中扮演着多样化的角色：

• 对于开发团队而言，AI网关通过降低开发过程中的摩擦、减少样板代码，并减少跨多个供应商的LLM API使用中的错误，从而加速应用程序的构建过程。
• 对于负责安全和治理的团队来说，AI网关通过限制访问权限、提供细致的控制、审核机制和增强的可见性，有效地保护应用程序，并确保AI模型的安全合规使用。
• 而对于基础设施团队，AI网关支持复杂的集成模式，并借助云原生技术，实现在高负载下无停机的持续连接，从而助力AI应用程序的扩展和优化。 

AI网关的运作方式：AI网关的运作方式灵活，可以配置为现有网关代理的附加端点，也可以作为AI基础设施中的专用网关代理端点，以满足组织的不同需求。开发人员可以与AI网关公开的端点交互，而内部平台、网关和安全团队则可以使用现代的声明式配置管理策略。对于将LLM等AI模型集成到其应用中的组织，AI网关发挥着至关重要的作用。与传统的API网关主要关注认证、访问控制、流量管理和日志记录等标准任务不同，AI网关提供了专门的管理和控制功能，针对实现AI模型和服务的挑战量身定制。 

AI网关应具备的功能包括

而随着AI模型和服务的不断集成，对AI工作负载的需求也在不断变化。AI网关必须持续适应，以应对AI应用和模型不断变化的挑战

模型故障切换：随着多个AI模型的广泛使用，AI网关必须能够在不同系统和模型提供商之间无缝切换，以确保应用的可靠性和弹性。
语义缓存：通过实施语义缓存，相似的请求可以得到更高效的处理，减少对LLM API的请求次数，提高响应速度并降低运营成本。
增强检索生成（RAG）：AI网关应从特定数据存储中检索数据以增强请求，然后再发送给模型，从而提升AI输出的质量和相关性。 

在这个领域，不少创新的AI网关解决方案正在涌现。AI网关在生成式AI API的控制、安全性和可观测性方面起着至关重要的作用，这些解决方案不仅帮助企业快速响应市场变化，还能在保持系统稳定性的同时，充分利用AI大模型的强大能力，推动业务创新和效率提升。 

开源 APIPark AI 网关极大地简化了调用大型语言模型的过程，用户无需编写代码即可快速连接多种语言模型。该平台在调用 AI 模型的过程中，能够有效保护企业的敏感数据和信息，从而使企业能够更快速且安全地使用 AI 技术。 目前，已经接入包括 OpenAI、Claude（Anthropic）、Gemini、文心一言、月之暗面以及通义千问等多个 LLMs（大型语言模型），企业可以快捷调用。 如何部署AI网关步骤 1：在5分钟内部署开源 AI网关。APIPark 开源AI网关是基于Go语言开发，拥有强大的性能，开发和维护成本较低低。只需一行命令即可完成AI网关的部署。curl -sSO https://download.apipark.com/install/quick-start.sh; bash quick-start.sh 按照提示进行部署即可，部署完成后，将会展示部署信息，如下：

步骤 2: 调用大模型 API

  利用AI网关的流量控制和用户权限管理等特性，企业不仅能够抵御SQL注入等外部安全威胁，还能确保研发团队在处理大量模型请求时防止资源过载，从而维持模型性能的稳定性。总体来看，面对日益复杂的大模型安全挑战，企业采用专业的AI网关作为防御手段，可以显著提高API的安全性和业务的适应能力。