Humiris AI
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构建和优化可混合使用多种大语言模型的AI应用。

标签：AI代理 , AI基础设施 , AI应用构建 , Humiris , LLM , 大语言模型 , 智能路由 , 自定义推理模型

Humiris AI

AI专业工具 / AI基础服务3 次浏览

综合介绍

Humiris AI 是一个为开发者设计的人工智能基础设施平台，它允许用户通过混合并优化多个大型语言模型（LLM）来构建自己的AI应用。 这个平台的核心理念是通过一个智能路由系统，根据用户设定的目标（如质量、成本、速度或隐私）自动选择最合适的模型来处理任务。 相比于依赖单一模型的传统平台，Humiris AI提供了一种多模型的解决方案，旨在帮助企业在不牺牲质量或控制权的情况下，平衡AI应用的性能和成本。 用户可以创建针对特定需求的混合模型，结合多个LLM的优势，从而在编码、金融、研究和自动化等领域实现比任何单一模型都更强的性能。 平台提供灵活的部署选项，包括SaaS云服务、私有实例或在用户自己的基础设施上部署，以满足不同组织对数据控制和安全性的需求。

功能列表

  • 智能路由 (Humiris Routing)：系统内置一个大规模路由模型，能根据用户设定的目标（如成本、质量、速度、能耗或隐私）自动为任务请求选择最合适的大语言模型。
  • 自定义推理模型 (Mix-Models)：允许用户创建定制化的“混合模型”，将多个LLM的优点结合起来，以在特定任务上超越任何单一模型。 这些模型能够进行高级推理、与现实世界互动并制定战略决策。
  • 混合调优 (Mix Tuning)：结合先进的路由和自定义推理模型，帮助企业在保证质量和控制权的前提下，大规模应用人工智能。
  • 多样化的模型选择：平台提供了一系列预置模型，分为不同层级（如Baby1, Mommy1, Daddy1），分别针对成本效益、复杂推理以及专业领域的知识深度进行了优化。 同时，也提供针对编码、医疗、金融等领域的垂直专业模型。
  • 灵活的部署方式：支持SaaS、私有实例或在用户自有基础设施上的自部署，为用户提供全面的控制权。
  • 集中式监控仪表板：提供一个统一的管理界面，让用户可以配置和管理所有模型，并实时监控成本、速度和能耗等指标。
  • API优先：提供与OpenAI兼容的API，方便开发者将Humiris的混合模型集成到现有代码和应用中。

使用帮助

Humiris AI 提供了一套工具，帮助开发者构建更高效、经济且强大的AI应用。它的核心是让你不再依赖于单一的AI模型，而是可以根据具体任务，智能地组合和使用多个模型的优势。

核心概念：智能路由与混合模型

在开始使用之前，理解两个核心概念很重要：

  1. 智能路由 (Routing Intelligence)：可以把它想象成一个智能调度中心。当你有一个任务（比如生成一段代码或回答一个复杂问题）时，Humiris的路由系统会自动分析这个任务，并从一系列可用的大模型（如GPT-4o, Sonnet 3.5等）中，选择一个最适合的来执行。 选择的依据可以是成本最低、速度最快或回答质量最高，这完全取决于你的设定。
  2. 混合模型 (Mix-Models)：这是Humiris的特色功能。你可以创建自己的“混合模型”，这个模型本身就包含了多个不同AI模型的优点。 打个比方，你可以创建一个模型，它在处理编程问题时会调用一个精通代码的模型，在进行创意写作时则调用另一个模型。这使得你的应用在处理多样化任务时，表现得比任何单一模型都好。

如何开始使用

Humiris 的使用流程非常直接，特别是对于有AI应用开发经验的开发者来说。

第一步：获取访问权限和API密钥

  1. 访问Humiris AI的官方网站 (humiris.ai) 并注册账户。
  2. 根据官方指引进入控制台 (console.humiris.ai)，你可能会获得一些免费积分用于测试。
  3. 在控制台或相关文档中，找到你的API密钥。这是连接你的应用和Humiris服务的“钥匙”。

第二步：将Humiris集成到你的代码中

Humiris 的API设计得与OpenAI的API非常兼容，这意味着迁移过程非常简单。

假设你原本的代码是这样调用OpenAI的：

import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",
)
chat_completion = client.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Say this is a test",
}
],
model="gpt-4",
)

要切换到Humiris，你只需要做两处微小的改动：

  1. 将API的基础URL指向Humiris的服务器。
  2. 将api_key替换成你在Humiris获取的密钥。
  3. 将model名称换成你希望使用的Humiris混合模型，例如humiris/baby1。

修改后的代码如下：

import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HUMIRIS_API_KEY", # 替换成你的Humiris密钥
base_url="https://api.humiris.ai/v1" # 指向Humiris的API地址
)
chat_completion = client.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Say this is a test",
}
],
model="humiris/baby1", # 选择一个Humiris模型
)

通过这样简单的修改，你的应用就开始通过Humiris的智能路由来处理请求了。系统会自动为你选择完成任务的最佳基础模型，从而实现成本和性能的平衡。

选择合适的模型

Humiris提供了多个预设的混合模型系列，以满足不同场景的需求。

  • Baby1系列 (baby1, baby1-adv):
    • 特点：为速度和成本效益而优化，响应速度快，价格低廉。
    • 适用场景：适合需要快速响应的实时应用，例如简单的聊天机器人、快速文本分类或摘要等日常任务。 baby1-adv则在速度和成本之间提供了更好的平衡。
  • Mommy1系列 (mommy1, mommy1-adv):
    • 特点：专注于上下文推理和处理复杂任务，能够将问题分解并结构化地执行。
    • 适用场景：需要进行多步骤推理或深度分析的任务，例如复杂的客户支持问答、文档分析和起草等。 mommy1-adv在准确性和效率之间取得了很好的平衡。
  • Daddy1系列 (daddy1, daddy1-adv):
    • 特点：拥有广博的知识和深度的上下文理解能力，能显著减少AI产生幻觉（胡说八道）的情况，可靠性更高。 daddy1-adv是Humiris目前最强大的模型，专为解决STEM（科学、技术、工程和数学）领域的复杂问题而设计。
    • 适用场景：专业的学术研究、复杂的编程问题、科学分析和金融建模等需要极高准确性和深度知识的领域。
  • 垂直领域模型 (Vertical Models):
    • 除了通用模型，Humiris还提供了针对特定行业的模型，如codiris-v1-preview是专为复杂代码工作流设计的模型。

你可以在发起API请求时，通过修改model参数来指定使用哪一个模型。

监控与优化

Humiris提供了一个集中式的监控仪表板。 你可以在这里：

  • 追踪成本：实时查看你的API调用花费了多少钱。
  • 分析性能：监控不同模型的响应时间和请求成功率。
  • 调整策略：根据监控数据，调整你的模型选择策略，以进一步优化成本和性能。

这个仪表板是实现精细化运营和最大化投入产出比的关键工具。

应用场景

  1. 企业级聊天机器人企业可以利用Humiris的智能路由功能，根据用户问题的复杂性将其分配给不同的模型。例如，简单、重复性的客户咨询可以交给成本低、速度快的模型（如Baby1）处理，以降低运营成本；而涉及到专业知识或需要多步推理的复杂问题，则自动转交给更强大的模型（如Mommy1或Daddy1）处理，以保证回答的准确性和客户满意度。
  2. 自动化软件开发开发者可以集成Humiris专为编码设计的垂直模型（如Codiris），来辅助完成复杂的编程任务。 该平台可以根据代码的上下文，智能地生成、补全或调试代码，同时通过混合不同模型的优势，提高代码生成的质量和效率，加速从想法到产品的开发周期。
  3. 金融研究与数据分析在金融领域，研究人员需要处理大量数据并进行精准的建模分析。使用Humiris的Daddy1系列模型，可以利用其深度的上下文理解能力和强大的推理能力，分析市场趋势、评估风险或生成研究报告。 其高可靠性可以有效减少模型“幻觉”，为决策提供更可信的依据。
  4. 内容创作与营销内容创作者可以利用Humiris来整合不同AI的写作风格。例如，使用一个模型生成初稿，然后调用另一个擅长润色和优化的模型进行修改，还可以使用第三个模型来规划任务和内容排期。 这就像拥有一个由多位专家组成的数字助理团队，将不同的AI功能整合在一个统一的界面中。

QA

  1. Humiris AI 和直接使用OpenAI等模型有什么区别？主要区别在于Humiris AI不是单一模型，而是一个多模型的智能调度平台。 当你向Humiris发起请求时，它的智能路由系统会根据你的任务和预设目标（比如成本优先或质量优先），自动选择最合适的底层大模型（可能是GPT-4、Sonnet 3.5或其他模型）来执行任务。 这能帮你以更低的成本获得同样甚至更好的结果，而无需自己去管理和切换不同的模型API。
  2. 使用Humiris AI需要改变我现有的代码吗？几乎不需要。Humiris的API被设计为与OpenAI的API格式兼容。 你通常只需要修改API的服务器地址（base_url）和更换API密钥（api_key），就可以无缝地将现有应用从使用OpenAI切换到Humiris，整个过程非常快捷。
  3. Humiris AI支持哪些部署方式？我可以在自己的服务器上使用它吗？支持。Humiris提供非常灵活的部署选项。你可以选择直接使用他们的SaaS云服务，也可以选择在私有云或你自己的基础设施上进行部署。 这对于那些对数据隐私和安全性有严格要求的企业来说是一个重要优势。
  4. 平台上的Baby1, Mommy1, Daddy1模型有什么不同？我应该如何选择？这三个模型系列代表了不同的能力和成本层级：
    • Baby1：主打性价比和速度，适合处理简单、高频的日常任务。
    • Mommy1：擅长处理需要上下文推理和结构化执行的复杂任务。
    • Daddy1：提供最强的知识深度和逻辑分析能力，专为数学、编程等高难度专业领域设计，能最大程度减少错误。你应该根据你的应用场景和预算来选择。例如，简单的客服问答用Baby1，复杂的报告分析用Mommy1或Daddy1。
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