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:
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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。
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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。
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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:
功能分类 | 详细功能描述 |
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集成能力 | 能够与多个AI模型提供商进行集成 |
统一端点 | 为AI服务和模型提供统一的接入端点 |
配置部署 | 支持AI应用程序的配置和部署 |
安全访问 | 确保AI服务的安全性,并有效管理访问权限 |
可观测性 | 提供对AI工作负载的监控和观测能力 |
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
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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。
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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。
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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。