大模型智能路由与混合处理系统

一套完整的机制，用于区分预定义消息和大模型处理，并实现智能路由决策，同时支持自建大模型的集成方案。

系统架构设计

核心组件实现

1. 智能路由决策引擎

javascript

class RoutingEngine {
  constructor() {
    this.intentThreshold = 0.85; // 意图识别阈值
    this.predefinedResponses = new Map();
    this.loadPredefinedResponses();
  }
  
  // 加载预定义消息
  loadPredefinedResponses() {
    // 预定义消息库
    const predefined = [
      {
        patterns: ["创建.*对象", "新建.*类", "添加.*模型"],
        response: this.getCreateObjectResponse,
        type: "create"
      },
      {
        patterns: ["修复.*问题", "修正.*错误", "解决.*bug"],
        response: this.getRepairObjectResponse,
        type: "repair"
      },
      {
        patterns: ["优化.*性能", "改进.*结构", "提升.*效率"],
        response: this.getOptimizeObjectResponse,
        type: "optimize"
      },
      {
        patterns: ["查询.*信息", "查看.*详情", "显示.*数据"],
        response: this.getQueryResponse,
        type: "query"
      }
    ];
    
    // 构建快速查找结构
    predefined.forEach(item => {
      item.patterns.forEach(pattern => {
        this.predefinedResponses.set(new RegExp(pattern), {
          handler: item.response,
          type: item.type
        });
      });
    });
  }
  
  // 路由决策主方法
  async routeRequest(userInput, context) {
    // 1. 检查预定义模式
    for (const [pattern, handler] of this.predefinedResponses) {
      if (pattern.test(userInput)) {
        const confidence = this.calculateConfidence(userInput, pattern);
        if (confidence > this.intentThreshold) {
          return {
            type: "predefined",
            handler: handler.handler,
            intentType: handler.type,
            confidence
          };
        }
      }
    }
    
    // 2. 使用轻量级本地模型评估复杂性
    const complexityScore = await this.assessComplexity(userInput, context);
    
    // 3. 决策逻辑
    if (complexityScore < 0.4) {
      // 简单请求使用预定义响应
      return {
        type: "predefined",
        handler: this.getGenericResponse,
        intentType: "generic",
        confidence: 1.0
      };
    } else if (complexityScore < 0.7) {
      // 中等复杂度请求使用模板+规则
      return {
        type: "template",
        templateType: "enhanced",
        context
      };
    } else {
      // 高复杂度请求使用大模型
      return {
        type: "llm",
        model: this.selectModel(context),
        prompt: this.buildLlmPrompt(userInput, context)
      };
    }
  }
  
  // 计算意图匹配置信度
  calculateConfidence(input, pattern) {
    const match = input.match(pattern);
    return match ? match[0].length / input.length : 0;
  }
  
  // 评估请求复杂度
  async assessComplexity(input, context) {
    // 使用轻量级本地模型评估
    // 实际实现中可以使用小型的BERT模型
    const features = {
      length: Math.min(input.length / 100, 1),
      domainTerms: this.countDomainTerms(input),
      contextDependency: context ? 0.7 : 0.3,
      novelty: await this.calculateNovelty(input)
    };
    
    return (features.length * 0.2 + 
            features.domainTerms * 0.3 +
            features.contextDependency * 0.2 +
            features.novelty * 0.3);
  }
  
  // 选择合适的大模型
  selectModel(context) {
    if (context?.preferredModel) {
      return context.preferredModel;
    }
    
    // 根据领域选择默认模型
    if (context?.domain === "industrial") {
      return "industry-llm-v3";
    }
    
    return "default-llm";
  }
  
  // 构建大模型提示
  buildLlmPrompt(input, context) {
    const basePrompt = `你是一个工业对象模型专家，用户请求：${input}\n\n`;
    
    if (context?.currentObject) {