ChatGPT对接分布式系统设计与实现

本文正在参加 人工智能创作者扶持计划

1.前言

之前给大家写了ChatGPT对接企业微信的教程，具体可看知乎链接：zhuanlan.zhihu.com/p/611555021

文章结尾说了教程只能适用于小规模使用，网上能找到的其他ChatGPT对接钉钉、飞书、自定义网页等等教程，原理都是一样的，写个中转程序，在ChatGPT和你用的交互工具之间中转一遍。是个简单的单体系统，逻辑看下图

这种单体系统设计简单，很快就能开发完成并应用。缺点就是性能瓶颈限制在单台服务器上，无法支持高并发场景，举例说明，现在有10万人要用这个系统，系统会直接崩溃。

2.分布式ChatGPT对接系统

基于此，我们需要设计一个分布式系统，整体架构看下图

2.1 交互层

交互层就不多说了，就是用户直接使用ChatGPT的工具，可以是企业微信、钉钉、网页等等。这些工具都有对应的官方文档，简单说就是输入和输出接口

2.2 客户端层

• 负责接收交互层传入的文本信息，转发给服务端；
• 同时接收服务端的响应信息，回传给交互工具；
• 缓存对话上下文，支持连续对话

这里的构想是客户端有多个请求入口，比如每个公司都有自己的企业微信，给每个公司分配指定IP的客户端。

这样做的好处是流量入口不会单一，不需要再做一层负载均衡流量分发。链路图可参考下面：

2.3注册中心

注册中心的作用：

• 服务注册：服务端启动后，将自己的信息注册到注册中心，包括IP、端口、服务接口等。
• 服务发现：客户端通过注册中心获取路由表，查询服务端的IP和端口，从而调用服务
• 负载均衡：平衡流量，将客户端请求服务端的流量按特定分发策略，分配到不同的服务器上
• 服务健康检查：维护注册中心和服务端的心跳检查，在某个实例故障时能从注册中心上移除，避免服务调用失败

简单地说，有了注册中心后，可通过给服务端水平扩容提升系统的并发能力，能支持更多人使用系统。

2.4 服务端

服务端作用：

• 接收客户端传入的信息，包括：对话上下文、GPT key
• 和ChatGPT API交互，接收API回传的信息文本，并回传给客户端
• 服务降级，支持手动降级，在ChatGPT不可用时，能降级到ChatGLM、文心一言等等对话大模型，保证对话功能仍然可用。

2.5 数据存储层

主要作用：

• 存储对话上下文数据

• 支持数据设置过期时间，到期自动删除

• 要求读取数据和写入数据响应时间短

3.技术选型

系统整体架构设计完后，具体用哪种语言去实现就根据自己擅长的了，这里说说我用的

• RPC框架：Dubbo
• 编程语言和框架：Java8、SpringBoot
• 存储中间件：Redis
• 注册中心：Nacos
• 链路追踪和服务监控：Skywalking（可选）
• 代码托管和自动化部署：阿里云-云效

4.具体实现

目前计划按上面的架构设计实现一版系统，有使用需求的可以联系我，

后续还会更新架构中用到的技术点的文章，欢迎大家持续关注