添加LLMHub项目总体目标

CN/LLM-Hub/架构设计.md

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 2. 请求被 `model-gateway-service` 接收
 3. 门面服务通过核心服务获取候选模型（本地优先 / 多模型）
 4. 核心服务选择合适实现服务，发起 HTTP 请求
-5. 实现服务完成调用，响应结果回传给前端
+5. 实现服务完成调用，响应结果回传给前端
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CN/LLM-Hub/项目目标.md

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+## ✅ 项目目标：插件化大模型服务平台
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+### 🧠 一、平台定位
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+构建一个**支持插件化大模型接入、可扩展调度策略、多能力融合、运营级管理的 AI 服务平台**，支持 SaaS 和私有化部署两种模式：
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+- **SaaS 版本（我们自己运营）**：需要多租户、权限、日志、配额等
+- **私有部署版本**：更精简，可由企业自行维护，不强依赖权限系统
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+### 🧱 二、核心模块架构
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+| 模块                        | 说明                                                         |
+| --------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
+| `api-core`                  | 定义统一 AI 能力接口 + SPI 扩展点（如 chat、embedding、vision） |
+| `api-core-service`          | 实现模型服务注册发现、调度策略、模型调度器 Dispatcher        |
+| `model-provider-*`          | 每个模型服务模块（独立部署），实现具体能力并注册到核心服务   |
+| `model-ability-service`     | 可选扩展层，用于实现更高层 AI 能力（如对话管理、RAG）        |
+| `model-gateway`（门面服务） | 提供统一入口，转发请求到核心服务，并封装对外 API             |
+| `model-admin`（后台）       | 模型安装、服务绑定、状态监控、服务管理                       |
+| `auth-center`（可选）       | 提供租户、用户、权限、配额、访问日志等能力（SaaS专属）       |
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+### 📦 三、模型能力与服务设计
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+- **模型能力抽象（由 core 模块定义）**：
+  - Chat（对话）
+  - Completion（补全）
+  - Embedding（向量）
+  - Vision（图像识别）
+  - Audio（语音识别/合成）
+  - RAG（知识库问答）
+- **能力服务层（Ability Service）**：
+  - 聚合多个 provider 能力
+  - 实现会话记忆、内容预处理、后处理等上层逻辑
+  - 支持能力复合与流程编排
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+### 🔁 四、服务调用与调度策略
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+- 支持按以下维度调用模型服务：
+  - 🔹 单模型（指定模型 ID）
+  - 🔹 多模型（自定义多个 ID 同时调用）
+  - 🔹 策略驱动（本地优先、Web 优先、负载均衡、加权）
+- **调度器 Dispatcher**：支持能力感知与服务自动选择
+- **能力注册中心**：所有服务启动时自动注册能力和元信息
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+### 🔐 五、权限 / 日志 / 配额管理（SaaS 专属）
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+- 用户、租户系统
+- 模型服务调用日志与统计
+- 按用户/模型设置调用频率限制和配额
+- Key 管理与调用权限绑定（可对接 Auth 中心）
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+### 🌐 六、接入方式
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+- ✅ RESTful API 接口
+- ✅ 支持封装 SDK，供前端/业务系统调用
+- 🧩 IDE 插件支持（可后续扩展）
+- 🚪 管理后台支持模型一键安装、本地部署监控、状态查看等功能
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