RKBridge: 您的 AI Web 应用开发加速器 🚀

RKBridge (Rapid Kit for AI Bridge) 是一个专为加速 AI 赛道 Web 项目开发而设计的开源工具套件。它旨在将开发者从繁琐的底层大模型（LLM）交互实现中解放出来，让他们能够专注于业务逻辑和用户界面的创新。通过提供一套简洁、高效且可扩展的接口，RKBridge 使得在前后端应用中集成和调用 AI 能力变得前所未有的简单。

项目愿景 ✨

在 AI 应用爆发的时代，我们希望 RKBridge 能够成为开发者工具箱中的得力助手，通过标准化和简化 AI 服务集成，大幅提升开发效率，降低入门门槛，助力更多创新想法快速落地。

核心能力 🎯

1. 通用 API 适配层:

   • 主流兼容: 简化对 OpenAI 格式 API 的封装调用，提供一致的接口体验。
   • 特殊适配: 支持对特殊或非标准 API 请求格式的简化封装，轻松接入多样化的模型服务。

2. 智能化 Prompt 工程:

   • 简化输入: 告别冗长的 Prompt 手动拼写。
   • Prompt 库集成: 内置开箱即用的 Prompt 模板库，通过参数（如角色、关键词、任务类型、示例、输出格式、要求、限制等）动态构建和管理高质量的 Prompt。

3. 标准化响应与校验:

   • 统一回调: 封装统一的接口回调和响应处理模块。
   • 格式约束: 支持通过类似 ajv 的机制对 AI 返回内容进行格式校验和限制，确保数据质量和结构一致性。

4. 全周期状态管理:

   • 生命周期追踪: 提供 AI 接口调用的完整生命周期管理（如请求中、成功、失败、流式数据等）。
   • 状态变量暴露: 方便外部应用（尤其是前端UI）实时感知和响应 AI 交互状态。

5. 高级对话历史管理:

   • 请求记录: 自动记录接口请求历史，便于调试和分析。
   • 上下文感知: 支持对话上下文粒度的管理，实现流畅的多轮对话。
   • 类 Git 版本控制: 引入类似 Git 的分支和延续机制，轻松实现对话路径的探索、回溯和版本化管理。

6. 灵活的环境配置:

   • 完全自定义: 通过 .env 文件或环境变量，轻松配置自定义的 API URL、代理地址、密钥等敏感信息，适应不同部署环境。

灵感来源 🙏

RKBridge 的设计受到了以下优秀项目的启发：

• BerriAI/litellm: 统一调用多种 LLM API 的标杆。
• langchain-ai/langchainjs: 强大的 LLM 应用开发框架。
• Stevenic/alphawave: 面向 TypeScript 的 AI 应用构建库。

为什么选择 RKBridge? 🤔

• 专注高效: 让您专注于核心业务逻辑，而非 AI 调用的重复劳动。
• 轻量易用: 简洁的 API 设计，快速上手，轻松集成到现有项目中。
• 灵活扩展: 良好的架构设计，便于未来扩展支持更多模型和功能。
• 开箱即用: 提供实用的 Prompt 库和上下文管理，加速原型验证和产品迭代。

我们相信，RKBridge 将成为您构建下一代 AI Web 应用的强大助力！欢迎社区贡献者一同建设！