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1. 立项原因
项目启动时，GPT-4 刚刚发布，生成式 AI 正处于快速发展的早期阶段。虽然市场已经出现了较强的大语言模型、图片生成和视频生成能力，但不同模型主要分散在各个平台，用户往往需要分别注册、学习和使用不同产品。
对于国内用户来说，还普遍存在访问、注册、支付、模型选择以及 Prompt 使用等门槛，普通用户很难快速理解不同模型的能力差异，也不知道在不同场景下应该选择哪种 AI 工具。
基于这些问题，我们立项开发了一套一站式 AI 模型聚合平台，统一接入聊天大模型、图片生成、视频生成等多种 AI 能力，通过统一的产品入口和交互方式，降低用户的使用和学习成本。
项目主要解决三个问题：一是降低不同 AI 产品之间频繁切换的使用成本；二是降低国内用户使用海外 AI 模型的门槛；三是帮助普通用户更简单地选择和使用适合自身场景的 AI 能力。
2. 行业场景与业务背景、
当时生成式 AI 行业刚进入高速发展阶段，以 ChatGPT、GPT-4 为代表的大模型快速获得市场关注，但整个行业仍主要集中在底层模型能力建设，应用层生态尚不成熟。
文本生成、AI 绘画、视频生成等能力分别由不同厂商提供，市场缺少能够统一整合多种 AI 能力的产品。随着模型数量和能力不断增加，用户的需求也逐渐从“体验某一个模型”，转变为“利用 AI 完成具体任务”。
因此，我们将不同类型、不同厂商的模型能力进行统一整合，并在上层构建标准化的产品交互和服务体系，使用户能够在一个平台内完成聊天问答、内容创作、图片生成、视频生成等任务。
从业务定位来看，该项目属于生成式 AI 早期阶段的模型聚合型应用平台，核心价值在于连接上游模型能力与终端用户需求，降低 AI 的使用门槛，同时探索生成式 AI 在内容创作、办公辅助及多媒体生成等场景中的应用价值。

平台主要围绕AI 对话、图片生成、视频生成和模型聚合四类核心能力展开，为用户提供统一的一站式 AI 使用入口。
1. AI 对话
接入多种主流大语言模型，支持日常问答、内容创作、文案生成、知识查询、代码辅助等场景。用户可以根据不同任务选择对应模型，并在同一平台内完成连续对话。
2. AI 图片生成
支持通过文字描述生成图片，覆盖海报设计、插画、人物、商品图、创意素材等场景，帮助用户降低专业设计和内容制作门槛。
3. AI 视频生成
接入视频生成模型，支持通过文本或图片生成视频内容，主要应用于短视频素材、营销内容及创意视频制作等场景。
4. 多模型聚合与切换
平台统一接入不同厂商、不同类型的 AI 模型，用户无需分别注册多个平台，可以根据任务需求直接选择并切换模型，降低模型使用成本。
5. 统一账户与使用体系
将不同 AI 能力统一到同一个账户体系和产品界面中，统一管理使用次数、模型调用及生成记录，减少用户在不同平台之间反复切换的操作成本。
整体上，平台并不是单一的 AI 工具，而是通过整合不同模型能力，为用户提供从文本、图片到视频生成的一站式 AI 内容生产平台。

1. 主要负责内容
在项目中，我主要负责多模型接入、模型输出统一以及后端接口逻辑开发。
由于不同厂商的大模型在请求参数、返回结构、鉴权方式以及异常处理上存在较大差异，因此需要对各类模型接口进行统一封装。我主要负责设计统一的模型调用方式，将不同模型的请求和返回结果转换为平台内部统一的数据结构，从而降低前端对不同模型的适配成本。
同时，我负责聊天、图片生成、视频生成等相关接口的开发，包括模型调用、参数处理、返回结果封装、异常处理以及接口状态管理等。
项目整体采用前端 + Serverless 的架构模式，没有传统的复杂后端服务，因此开发重点更多集中在接口逻辑、第三方模型调用以及前后端数据交互上。
2. 技术栈
前端主要使用 Vue + Quasar，用于页面开发、组件构建以及不同 AI 功能模块的交互实现。
接口服务主要使用 Python + FastAPI，负责模型接口封装、请求参数处理、统一响应格式以及 Serverless API 的业务逻辑开发。
整体技术栈可以概括为：
Vue + Quasar + Python + FastAPI + Serverless + 第三方大模型 API