GenAI Stack 多模型支持：OpenAI、Ollama、AWS Bedrock 的灵活切换指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/genai-stack GenAI Stack 是一个基于 Langchain + Docker + Neo4j + Ollama 的现代化 AI 应用开发框架，它最大的亮点就是支持多种 AI 模型的灵活切换。无论你是想要使用 OpenAI 的 GPT 系列、本地部署的 Ollama 模型，还是 AWS Bedrock 的 ClaudeV2，这个框架都能让你轻松实现模型之间的无缝切换。😊
🤔 为什么需要多模型支持？
在 AI 应用开发中，不同的场景需要不同的模型：
- OpenAI GPT-4/3.5：适用于需要高质量回答的商业应用
- Ollama 本地模型：保护数据隐私，无需网络连接
- AWS Bedrock ClaudeV2：企业级应用，成本控制更灵活
GenAI Stack 通过统一的配置接口，让开发者能够根据需求快速切换不同的 AI 模型，无需修改核心业务逻辑。
🏗️ 多模型架构设计
从架构图中可以看到，GenAI Stack 的核心设计理念是模块化和可插拔。整个系统围绕以下几个关键组件构建：
- 向量数据库：使用 Neo4j 存储和管理知识图谱
- 嵌入模型：支持 OpenAI、Ollama、AWS Bedrock 等多种嵌入方式
- 大语言模型：统一的接口支持多种 LLM 切换
🔧 快速配置多模型环境
环境变量配置
在 .env 文件中，你只需要设置一个简单的配置：
LLM=llama2 # 或 gpt-4、gpt-3.5、claudev2
EMBEDDING_MODEL=sentence_transformer # 或 openai、ollama、aws
核心代码实现
在 chains.py 文件中，GenAI Stack 提供了清晰的模型加载逻辑：
def load_llm(llm_name: str, logger=BaseLogger(), config={}):
if llm_name == "gpt-4":
logger.info("LLM: Using GPT-4")
return ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4", streaming=True)
elif llm_name == "gpt-3.5":
logger.info("LLM: Using GPT-3.5")
return ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo", streaming=True)
elif llm_name == "claudev2":
logger.info("LLM: ClaudeV2")
return BedrockChat(model_id="anthropic.claude-v2", streaming=True)
elif len(llm_name):
logger.info(f"LLM: Using Ollama: {llm_name}")
return ChatOllama(temperature=0, base_url=config["ollama_base_url"], model=llm_name, streaming=True)
🎯 一键切换模型实战
使用 OpenAI 模型
当配置为 LLM=gpt-4 时，系统会自动使用 OpenAI 的 GPT-4 模型，适用于需要最高质量回答的场景。
使用 Ollama 本地模型
配置为 LLM=llama2 时，系统会调用本地部署的 Ollama 服务，确保数据完全在本地处理。
使用 AWS Bedrock
设置 LLM=claudev2 即可切换到 AWS Bedrock 的 ClaudeV2 模型，适合企业级部署。
📊 用户界面体验
在用户界面中，你可以通过简单的下拉菜单选择不同的模型配置。系统会自动处理底层的模型切换，用户无需关心技术细节。
上传文件后，系统会根据配置的模型自动处理文档，无论是使用 OpenAI 的文本理解能力，还是 Ollama 的本地处理优势，都能获得一致的体验。
🚀 Docker 容器化部署
GenAI Stack 使用 docker-compose.yml 来管理所有服务：
- llm 服务：Ollama 容器，支持 GPU 加速
- database 服务：Neo4j 图数据库
- bot 服务：核心 AI 处理逻辑
- front-end 服务：用户界面
💡 最佳实践建议
- 开发环境：使用 Ollama 本地模型进行快速迭代
- 生产环境：根据需求选择合适的商业模型
- 成本控制：混合使用不同模型以优化成本
🔄 灵活扩展新模型
GenAI Stack 的架构设计允许轻松添加新的 AI 模型。只需要在 chains.py 的 load_llm 函数中添加新的条件分支即可。
📈 性能优化技巧
- 嵌入模型选择：根据数据量选择合适的嵌入维度
- 缓存策略：利用本地缓存提升重复查询性能
- 批量处理：优化大文件处理流程
通过 GenAI Stack 的多模型支持，开发者可以专注于业务逻辑的实现，而无需担心底层模型的复杂性。无论你的需求是数据隐私保护、成本控制还是性能优化，这个框架都能提供完美的解决方案。✨
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
