AIC AIZS API

这是一个用 Rust 编写的统一中文大语言模型 API 客户端库，支持多个主流的中文大语言模型服务，包括：

阿里通义千问
腾讯混元
百度文心一言
讯飞星火
DeepSeek

author

作者：天边云
网址：http://www.aizs.com

特性

统一的 API 接口：所有模型共用同一套接口，便于切换和集成
异步支持：基于 tokio 的异步实现，提供高性能的并发处理能力
强类型系统：充分利用 Rust 的类型系统，提供类型安全的 API
错误处理：使用 anyhow 提供清晰的错误处理机制
超时控制：内置请求超时机制，防止请求挂起
完整的测试用例：每个模型都配备了单元测试
可扩展性：易于添加新的模型支持

支持的模型

阿里通义千问

支持最新的通义千问大模型
支持 qwen-turbo 等多个模型版本
支持温度和最大令牌数调整

腾讯混元

支持最新的腾讯混元大模型
支持温度和 top_p 参数调整
支持自定义模型参数

百度文心一言

支持最新的文心一言大模型
自动处理 access_token 获取和刷新
支持对话上下文管理

讯飞星火

支持最新的讯飞星火大模型
支持自定义域名和参数配置
提供完整的会话管理

DeepSeek

支持最新的 DeepSeek 大模型
支持自定义模型参数
提供简单易用的接口

安装

在你的 Cargo.toml 文件中添加以下依赖：

[dependencies]
aic_aizs_api = "0.1.0"
tokio = { version = "1.0", features = ["full"] }

详细使用示例

基础用法

use aic_aizs_api::models::deepseek::DeepseekClient;
use aic_aizs_api::types::Message;
use aic_aizs_api::traits::LLMClient;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 创建客户端实例
    let client = DeepseekClient::new("your-api-key".to_string());

    // 准备消息
    let messages = vec![
        Message::system("You are a helpful assistant."),
        Message::user("What is Rust programming language?"),
    ];

    // 发送请求
    let response = client.chat(messages).await?;
    println!("Response: {}", response);

    Ok(())
}

多模型集成示例

use aic_aizs_api::{
    models::{
        deepseek::DeepseekClient,
        tongyi::TongyiClient,
        wenxin::WenxinClient,
    },
    traits::LLMClient,
    types::Message,
};

async fn chat_with_model(client: &impl LLMClient, message: &str) -> Result<String, Box<dyn std::error::Error>> {
    let messages = vec![
        Message::system("You are a helpful assistant."),
        Message::user(message),
    ];
    
    Ok(client.chat(messages).await?)
}

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 初始化不同的模型客户端
    let deepseek = DeepseekClient::new(std::env::var("DEEPSEEK_API_KEY")?);
    let tongyi = TongyiClient::new(std::env::var("TONGYI_API_KEY")?);
    let wenxin = WenxinClient::new(
        std::env::var("WENXIN_API_KEY")?,
        std::env::var("WENXIN_SECRET_KEY")?,
    );

    // 使用不同的模型
    let question = "什么是 Rust 编程语言？";
    
    println!("DeepSeek 回答：{}", chat_with_model(&deepseek, question).await?);
    println!("通义千问回答：{}", chat_with_model(&tongyi, question).await?);
    println!("文心一言回答：{}", chat_with_model(&wenxin, question).await?);

    Ok(())
}

环境变量配置

各模型需要配置对应的环境变量。在 Windows 系统中，可以通过以下方式设置：

# DeepSeek
$env:DEEPSEEK_API_KEY="your_api_key"

# 腾讯混元
$env:HUNYUAN_APP_ID="your_app_id"
$env:HUNYUAN_API_KEY="your_api_key"

# 阿里通义千问
$env:TONGYI_API_KEY="your_api_key"

# 百度文心一言
$env:WENXIN_API_KEY="your_api_key"
$env:WENXIN_SECRET_KEY="your_secret_key"

# 讯飞星火
$env:XINGHUO_APP_ID="your_app_id"
$env:XINGHUO_API_KEY="your_api_key"
$env:XINGHUO_API_SECRET="your_api_secret"

API 文档

LLMClient Trait

所有模型客户端都实现了 LLMClient trait：

#[async_trait]
pub trait LLMClient {
    async fn chat(&self, messages: Vec<Message>) -> Result<String>;
}

Message 类型

用于发送消息的结构体：

pub struct Message {
    pub role: String,
    pub content: String,
}

impl Message {
    // 创建系统消息
    pub fn system(content: impl Into<String>) -> Self;
    
    // 创建用户消息
    pub fn user(content: impl Into<String>) -> Self;
    
    // 创建助手消息
    pub fn assistant(content: impl Into<String>) -> Self;
}

错误处理

库使用 anyhow 进行错误处理，所有错误都会被包装成 Result 类型返回。常见错误包括：

API 密钥无效：检查环境变量中的 API 密钥是否正确设置
网络连接问题：检查网络连接和代理设置
API 调用超时：可能需要调整超时设置或检查网络状况
服务端错误：查看具体的错误信息和 HTTP 状态码
响应解析错误：通常是 API 响应格式发生变化导致

性能优化建议

合理设置超时时间
使用连接池
启用压缩
复用客户端实例
使用异步并发处理多个请求

常见问题

API 密钥配置问题
- 确保环境变量正确设置
- 检查密钥格式是否正确
网络连接问题
- 检查防火墙设置
- 确认代理配置
响应解析错误
- 查看原始响应内容
- 确认 API 版本是否兼容

版本历史

v0.1.0
- 初始版本发布
- 支持五大中文大语言模型
- 提供统一的异步接口

贡献指南

Fork 项目
创建特性分支
提交更改
推送到分支
创建 Pull Request

许可证

MIT License

鸣谢

感谢以下项目和团队：

Rust 语言团队
tokio 异步运行时
reqwest HTTP 客户端
serde 序列化框架

aizs 0.1.3