简介

APIPark是Eolink推出的开源云原生AI&API网关，支持统一管理100+主流大模型，提供统一接口规范、高性能网关、流量监控等功能。采用模块化架构，支持Docker和Kubernetes一键部署。适用于企业AI中台、多模型容灾和开放API平台等场景，Apache-2.0许可可免费商用，帮助开发者简化大模型接入流程，降低运维复杂度。

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一、项目定位与特色

APIPark 是由 Eolink 推出的开源云原生 AI&API 网关及开发者门户，致力于帮助企业一站式管理、整合并分发 AI 服务与传统 API，简化多模型接入与切换流程，统一调用接口并提供完善的管控能力。

它兼容 100+ 主流大模型（OpenAI、Azure、Anthropic Claude、Google Gemini、ChatGLM、文心一言等），并支持自定义 Prompt 组合与多模型容灾切换，显著降低 AI 接入成本与运维复杂度。

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二、核心功能亮点

• • 统一 LLM API 接口：遵循 OpenAI 接口规范，所有模型请求/响应格式一致，切换底层模型无需改动业务代码
• • 高性能网关：采用云原生架构，性能优于 Nginx，支持集群部署、动态负载均衡与多模型灾备，满足大规模并发场景
• • 流量与配额管理：可为不同租户、不同模型设置调用配额与优先级，提供精准流量调度，保障核心业务稳定运行
• • 实时监控与日志：内置多维度可视化看板，展示调用统计、性能指标与错误统计，支持一键导出至第三方日志平台
• • Prompt 管理与安全：提供灵活的 Prompt 模板管理、数据脱敏机制与即将上线的语义缓存策略，既加快响应速度，又防止敏感数据泄露
• • AI Agent 集成：内置对多种 Agent 平台（如 LangChain、Auto-GPT 等）的对接脚手架，助力构建更复杂的 Agent 编排系统
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三、架构与组件

从代码结构来看，APIPark 分为以下核心模块：

├── ai-provider/           # 各厂商模型接入插件
├── gateway/               # 高性能请求网关
├── controller/            # 策略与路由编排
├── mcp-server/            # 多租户、订阅及审批管理
├── ai-event-handler/      # AI 请求事件封装与错误重试
├── frontend/              # React/TypeScript 开发者门户
├── plugins/               # 身份验证、日志、监控等扩展
└── strategy-filter/       # 策略路由与过滤器

• • gateway：拦截并路由 HTTP 请求到相应模型或自定义 API，执行负载均衡与高可用切换。
• • mcp-server：管理 API 定义、Key 发放、订阅审批与权限控制，支持多租户隔离。
• • frontend：为开发者提供 API 文档、调用测试、统计与日志查看功能。

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四、快速上手

APIPark 提供一键部署脚本，支持 Docker、Kubernetes 或直接在 VM 上运行：

curl -sSO https://download.apipark.com/install/quick-start.sh && bash quick-start.sh

5 分钟内即可完成 AI 网关与开发者门户的搭建，访问 http://<你的域名> 开始模型接入与 API 定义。

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五、典型应用场景

1. 1. 企业级 AI 中台：统一编排内外部模型，形成标准化微服务接口，提升产品迭代效率
2. 2. 多模型容灾切换：自动在不同大模型之间切换，保障业务连续性并优化调用成本
3. 3. 开放 API 平台：构建企业专属 API 门户，配合计费与权限管理，为合作伙伴和第三方开发者提供安全可靠的接口

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六、社区与商业支持

• • 开源许可：Apache-2.0，可免费商用，欢迎社区贡献代码与 Issue。
• • 企业版与技术支持：Eolink 提供商业版及专业技术服务，满足深度定制化需求。
• • 未来规划：集成更多 API 市场（Postman、RapidAPI 等）、智能 API 编排引擎与更多 AI Agent 平台对接，持续丰富生态。

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七、 AI大模型学习和面试资源

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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