多平台AI对话实现技术可能性的探讨？

Question

最近在做多平台AI对话，但是说实话各个厂商LLM接口参数略有不同，部分厂商好像也没有往这方面发展的规划，里面的role只设定了系统(用来写提示词），大模型，用户)，大家觉得实现多平台ai交流，是构建提示词或者开创一个中间件统一接口，还是什么办法好？

Answer 1

让【宝码香车】来帮您解答，本回答参考DeepSeek编写，并整理提供。

如果答案让您满意，请采纳、点赞、关注，非常感谢！
.
每日一句正能量，让它带给您好心情：每天给自己一个希望，试着不为明天烦恼，不为昨天叹息。
.

多平台AI对话实现技术方案探讨

针对多平台AI对话接口统一的问题，我认为有以下几种可行的技术方案：

方案一：中间件统一接口层

这是目前最实用和可扩展的解决方案。通过构建一个中间件层来统一不同厂商的LLM接口。

class LLMAdapter:
    def __init__(self, provider):
        self.provider = provider
        
    def normalize_request(self, messages, temperature, max_tokens):
        """统一请求格式"""
        if self.provider == "openai":
            return {
                "messages": messages,
                "temperature": temperature,
                "max_tokens": max_tokens
            }
        elif self.provider == "anthropic":
            return {
                "prompt": self._format_claude_messages(messages),
                "temperature": temperature,
                "max_tokens": max_tokens
            }
        elif self.provider == "cohere":
            return {
                "message": messages[-1]["content"],
                "temperature": temperature,
                "max_length": max_tokens
            }
    
    def normalize_response(self, response):
        """统一响应格式"""
        # 统一处理不同厂商的返回格式
        pass

方案二：智能提示词工程

通过精心设计的提示词系统来弥合不同平台的差异：

def build_universal_prompt(messages, target_provider):
    """构建通用提示词"""
    base_system_prompt = """
    你是一个AI助手，需要处理多轮对话。
    当前对话上下文：
    {context}
    
    请根据以上上下文和最新问题提供回答。
    """
    
    context = format_conversation_history(messages[:-1])
    user_message = messages[-1]["content"]
    
    if target_provider == "claude":
        return f"Human: {base_system_prompt}\n\n{user_message}\n\nAssistant:"
    else:
        return [
            {"role": "system", "content": base_system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_message}
        ]

方案三：标准化接口 + 适配器模式

结合设计模式实现更优雅的解决方案：

public interface LLMProvider {
    CompletionResponse complete(CompletionRequest request);
    ChatResponse chat(ChatRequest request);
}


public class OpenAIAdapter implements LLMProvider {
    private OpenAIClient client;
    
    @Override
    public ChatResponse chat(ChatRequest request) {
        // 转换并调用OpenAI接口
        OpenAIChatRequest openAIRequest = convertToOpenAIFormat(request);
        OpenAIChatResponse response = client.chat(openAIRequest);
        return convertToStandardFormat(response);
    }
}


public class UnifiedLLMService {
    private Map<String, LLMProvider> providers;
    
    public ChatResponse unifiedChat(String provider, ChatRequest request) {
        LLMProvider adapter = providers.get(provider);
        return adapter.chat(request);
    }
}

推荐方案

中间件统一接口层 + 适配器模式 是最佳选择，原因如下：

1. 可扩展性：新增平台只需实现新的适配器
2. 维护性：平台差异集中在适配器中，业务逻辑保持简洁
3. 灵活性：可以根据需要选择不同的底层提供商
4. 容错性：某个平台故障时可以快速切换到其他平台

实现建议

interface UnifiedChatMessage {
  role: 'system' | 'user' | 'assistant';
  content: string;
  timestamp?: number;
}


interface UnifiedChatRequest {
  messages: UnifiedChatMessage[];
  temperature?: number;
  maxTokens?: number;
  stream?: boolean;
}


abstract class LLMProviderBase {
  abstract chat(request: UnifiedChatRequest): Promise<UnifiedChatResponse>;
  
  protected abstract convertRequest(request: UnifiedChatRequest): any;
  protected abstract convertResponse(response: any): UnifiedChatResponse;
}

总结

考虑到各厂商接口的差异性以及未来可能的变化，构建统一的中间件层是目前最可行的方案。这样既能解决当前的兼容性问题，也为未来的扩展提供了良好的基础架构。

建议优先实现核心厂商的适配器，然后逐步扩展，同时保持接口设计的简洁性和一致性。