AI 应用管理平台
案例介绍
平台采用“前后端分离 + 微服务化 AI 网关 + 容器化交付”架构：后端基于 FastAPI 构建异步高并发 API，抽象统一模型网关，兼容 OpenAI API 与开源大模型，支持模型路由、限流熔断、重试降级与流式响应；知识库模块打通文档解析、向量化入库与检索服务；权限体系基于 JWT/RBAC 实现多租户、角色与资源级细粒度控制；调用日志与用量统计落库 PostgreSQL，结合 Redis 缓存与 Celery 异步任务提升吞吐；管理端使用 Vue/React 构建模型配置、知识库管理、应用编排、权限管理、调用统计与监控大盘等页面；部署层基于 Docker/Kubernetes、Nginx、CI/CD 与 Prometheus/Grafana 实现容器化发布、灰度上线、日志采集与可观测运维，形成标准化全栈 AI 应用交付模板。
技术栈：Python、FastAPI、LangChain/LlamaIndex、OpenAI API/开源大模型、模型网关与路由、PostgreSQL、Redis、Celery、MinIO、Elasticsearch、Vue/React、JavaScript/TypeScript、JWT/RBAC、Docker、Kubernetes、Nginx、Git、CI/CD、Prometheus/Grafana。
AI 应用管理平台
案例介绍
面向企业 AI 应用“模型接入分散、知识库难统一、权限与日志割裂、部署运维重复造轮子”等工程化痛点，设计并落地一体化 AI 应用管理平台。平台以 Python 为后端核心、Vue/React 为管理端交互，统一纳管模型接入、知识库、应用配置、用户权限与调用日志，提供模型路由、密钥管理、用量统计、调用审计、服务监控与多租户隔离能力，将分散的 AI 能力沉淀为可配置、可监控、可扩展、可复用的企业级 AI 中台，支撑业务团队快速构建和上线 AI 应用。
平台采用“前后端分离 + 微服务化 AI 网关 + 容器化交付”架构：后端基于 FastAPI 构建异步高并发 API，抽象统一模型网关，兼容 OpenAI API 与开源大模型，支持模型路由、限流熔断、重试降级与流式响应；知识库模块打通文档解析、向量化入库与检索服务；权限体系基于 JWT/RBAC 实现多租户、角色与资源级细粒度控制；调用日志与用量统计落库 PostgreSQL，结合 Redis 缓存与 Celery 异步任务提升吞吐；管理端使用 Vue/React 构建模型配置、知识库管理、应用编排、权限管理、调用统计与监控大盘等页面；部署层基于 Docker/Kubernetes、Nginx、CI/CD 与 Prometheus/Grafana 实现容器化发布、灰度上线、日志采集与可观测运维，形成标准化全栈 AI 应用交付模板。
技术栈：Python、FastAPI、LangChain/LlamaIndex、OpenAI API/开源大模型、模型网关与路由、PostgreSQL、Redis、Celery、MinIO、Elasticsearch、Vue/React、JavaScript/TypeScript、JWT/RBAC、Docker、Kubernetes、Nginx、Git、CI/CD、Prometheus/Grafana。
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