随着大模型的应用日益广泛，技术的迭代和需求也越来越多样化，怎么改善因频繁切换大模型并修改代码造成的重复工作成为开发者的一大问题。今天，我们的大模型伴侣—Lag[i]中间件，正是为了解决这一难题而生。
大模型伴侣-Lag[i]中间件，"一次开发，永久适配"。它的核心优势在于，无论您的需求如何变化只需编写一次应用代码，便能在不同的大模型之间无缝切换和运行。无需再对代码进行任何修改。这意味着，您的开发效率将得到前所未有的提升，同时，项目的维护成本也将大幅降低。这一点对于快速适应不断变化的业务需求至关重要，它减少了重复工作，提高了开发效率，帮助企业解决数据问题，完成大模型企业落地的最后一步。
Lag[i]中间件的设计初衷，就是为了简化开发者的工作，让大模型的应用更加便捷、高效。它不仅支持多种主流的大模型，还具备良好的扩展性，能够适应未来可能出现的新型大模型。目前，Lag[i]已适配了：Landing ，fastchat，chatgpt，chatgpt-azure， ernie(WenxinYiyan)，kimi，baichuan，spark，gemini 等多个大模型，您只需取消注释，去官网申请一个key就可以实现多模型自由调用。
如果对Lag[i]中间件已适配的大模型不满意，还可以对大模型进行扩展，创建属于您自己的大模型。
您只需要在lagi.yml的models下新增配置
例如：
再在lagi-core模块的ai>llm>adapter>impl目录下新建YonrAdapter.java继承ModelService类并实现ILlmAdapter接口。
例如：
另外Lag[i]中间件的使用也很简单，您只需要修改enable为true,选择您喜欢的大模型，将对应的型号填入lagi.yml的model中文件就可以启动lag[i]实现功能调用了。
然后接下来就可以进行各种大模型调用切换。
切换前：
如果切换为glm-4v：
切换后调用：
您也可以直接在问答时填入model完成自由切换：
您可以通过修改配置文件设置需要过滤的关键词→设置优先回答的关键词→设置停止关键词等步骤，从而改变对话的返回结果，引导对话朝着特定的方向发展，并在需要时自动停止对话。
设置敏感词过滤,level有3个值，第一个:当匹配到敏感词时删除整句；第二个:替换为遮罩；第三个：擦除(默认值)。其中mask：遮罩字符串(默认值:...），Rules：代表的敏感规则列表，每个列表元素的rule代表敏感词匹配的正则表达式,mask和level如不指明会使用全局的:
如匹配到OPENAI字样时，擦除OPENAI字样，如匹配到hello字样时，用***替换.如匹配到people字样时，用...替换。
如设置优先级关键词、停止关键词：
总之，Lag[i]中间件是一款真正为开发者着想的便捷产品。我们希望即使是初学者，也能通过Lag[i]中间件快速上手，开发出适应性强的应用。当然，除了简单的使用方法和一劳永逸的适配方式，Lag[i]中间件以业务落地为核心，还拥有更快、更准、更强、更稳、更易的特点。Lag[i]不仅使科研和开发环境更加智能化、自动化和简单化，更能在各种商业和生产环境中发挥简单高效又灵活的作用。
在Lag[i]的支持下，开发者可以更加专注于业务逻辑的创新和优化，而无需担心技术实现的细节，还能降低维护成本，减少人力物力，摒除了复杂重复的适配步骤做到一劳永逸。在人工智能的大潮中，选择Lag[i]中间件，就是选择了一条通往成功的道路！
联动中间件项目已开源。
地址：
https://github.com/landingbj/lagi
同心灵的高度相比，尘世的一切显得多么卑下。
—列夫·托尔斯泰《战争与和平》
