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2API-Fuse
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# 2API-Fuse 一个高性能的 AI 模型聚合网关，基于 FastAPI 构建，支持多种 AI 模型适配器的统一接入和管理。 ## 核心特性 - **多模型支持**: 统一接入 OpenAI、Zai、Google Gemini 等多种 AI 模型 - **灵活部署**: 支持 SQLite/MySQL 数据库和 Redis/FakeRedis 缓存的灵活切换 - **认证授权**: 内置 Google OAuth 认证和 API Key 管理 - **高性能**: 基于 FastAPI 异步框架，支持高并发请求处理 - **易于扩展**: 模块化的适配器架构，方便添加新的 AI 模型支持 - **Docker 就绪**: 提供完整的 Docker 和 Docker Compose 部署方案 ## 技术栈 - **Web 框架**: FastAPI - **ORM**: Tortoise ORM - **数据库**: MySQL / SQLite - **缓存**: Redis / FakeRedis - **日志**: Loguru - **任务调度**: APScheduler - **认证**: Basic Auth ## 项目结构 ``` 2API-Fuse/ ├── app/ │ ├── adapters/ # AI 模型适配器 │ │ ├── openai/ # OpenAI 适配器 │ │ ├── qwen/ # Qwen 适配器 │ │ ├── zai/ # Zai 适配器 │ │ ├── geminicli/ # Google Gemini CLI 适配器 │ │ ├── antigravity/ # Antigravity 适配器 │ │ ├── base.py # 适配器基类 │ │ └── factory.py # 适配器工厂 │ ├── api/ # API 接口 │ │ └── v1/ │ │ └── endpoints/ # API 端点实现 │ │ ├── admin.py # 管理后台 │ │ ├── chat.py # 聊天接口 │ │ └── google_auth.py # Google 认证 │ ├── core/ # 核心模块 │ │ ├── config.py # 配置管理 │ │ ├── database.py # 数据库连接 │ │ ├── exceptions/ # 异常处理 │ │ ├── logger.py # 日志配置 │ │ ├── redis/ # Redis 连接 │ │ └── scheduler.py # 任务调度 │ ├── models/ # 数据模型 │ ├── repositories/ # 数据访问层 │ ├── schemas/ # Pydantic 模型 │ ├── services/ # 业务逻辑层 │ └── main.py # 应用入口 ├── migrations/ # 数据库迁移文件 ├── static/ # 静态资源 ├── .env.example # 环境变量示例 ├── .env.docker # Docker 环境变量模板 ├── docker-compose.yml # Docker Compose 配置 ├── Dockerfile # Docker 镜像构建文件 ├── requirements.txt # Python 依赖 └── run.py # 启动脚本 ``` ## 快速开始 ### 方式一：本地开发环境 #### 前置要求 - Python 3.10+ - MySQL 5.7+ (可选，也可使用 SQLite，推荐使用 Mysql 8.0以上) - Redis (可选，嫌麻烦也可使用 FakeRedis) #### 安装步骤 1. 克隆项目 ```bash git clone <repository-url> cd 2API-Fuse ``` 2. 创建虚拟环境并安装依赖 ```bash python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt ``` 3. 配置环境变量 ```bash cp .env.example .env # 编辑 .env 文件，配置数据库和其他参数 ``` 4. 初始化数据库 ```bash # 执行数据库迁移 aerich upgrade ``` 5. 启动应用 ```bash python run.py ``` 应用将在 `http://localhost:40223` 启动。 ### 方式二：Docker 部署 > **提示**: 详细的 Docker 部署指南请参考 [DOCKER_GUIDE.md](./DOCKER_GUIDE.md) #### 快速启动（使用 SQLite） ```bash # 复制环境变量文件 cp .env.docker .env # 启动应用 docker-compose up -d # 查看日志 docker-compose logs -f app ``` #### 生产环境部署（使用 MySQL + Redis） ```bash # 1. 编辑 .env 文件，设置数据库和 Redis 配置 # 2. 启动完整服务栈 docker-compose --profile full up -d # 3. 查看服务状态 docker-compose ps ``` ## 配置说明 ### 环境变量 主要配置项说明： ```bash # 项目基础配置 PROJECT_NAME=2API Fuse VERSION=0.1.0 HOST=0.0.0.0 PORT=40223 ENVIRONMENT=prod # dev | test | prod # 数据库配置 DB_TYPE=mysql # sqlite | mysql # MySQL 配置 (当 DB_TYPE=mysql 时) MYSQL_SERVER=localhost MYSQL_PORT=3306 MYSQL_USER=root MYSQL_PASSWORD=your_password MYSQL_DB=2api_fuse # SQLite 配置 (当 DB_TYPE=sqlite 时) SQLITE_FILE=data/db.sqlite3 # Redis 配置 USE_REDIS=True REDIS_HOST=localhost REDIS_PORT=6379 REDIS_PASSWORD= REDIS_DB=0 # 安全配置 SECRET_KEY=your_secret_key # 使用 openssl rand -hex 32 生成 ADMIN_TOKEN=your_admin_token # 管理员访问令牌 # Google OAuth 配置 GEMINICLI_CLIENT_ID=your_client_id GEMINICLI_CLIENT_SECRET=your_client_secret GOOGLE_REDIRECT_URI=http://localhost:8081 ``` 完整的配置说明请查看 `.env.example` 文件。 ## API 文档 启动应用后，访问以下地址查看自动生成的 API 文档： - **Swagger UI**: http://localhost:40223/docs ### 主要 API 端点 #### 聊天接口 ```http POST /v1/chat/completions Content-Type: application/json Authorization: Bearer YOUR_API_KEY { "model": "gpt-4", "messages": [ {"role": "user", "content": "Hello"} ] } ``` #### 管理接口 ```http GET /api/admin/platforms Authorization: Bearer YOUR_ADMIN_TOKEN ``` ## 支持的 AI 模型 目前支持以下 AI 模型适配器： - **OpenAI**: OpenAI 兼容格式 - **Zai**: Zai AI 模型 - **GeminiCli**: Google Geminicli - **Antigravity**: Google Antigravity ## 数据库管理 ### 初始化迁移 此部分一般无需操心，初始化脚本会自动处理。 ### 创建迁移 若数据库更新，需要手动执行以下命令 ```bash aerich migrate ``` ### 应用迁移 此部分一般无需操心，迁移管理器会自动应用 ```bash aerich upgrade ``` ### 回滚迁移 ```bash aerich downgrade ``` ## 贡献指南 欢迎提交 Issue 和 Pull Request。自用项目，来者不拒。 ## 许可证 MIT License ## 相关文档 - [Docker 部署指南](./DOCKER_GUIDE.md)
