1 前言
目前很多大模型都有联网能力,能帮我们快速收集网上的信息并做总结分析,为进一步决策提供分析和建议。常见的应用场景有很多,比如竞品分析、技术选型、成长规划等。以下就软件开发过程中常遇到的技术选型作为示例。
2 方式一 大模型直接提问
提示词,建议开启联网功能获取问题相关的最新信息;如果你的问题网上资料过少,建议上传对应的文档到大模型中或者在上下文中做补充。
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| # 角色
你是一个经验丰富的软件架构师。
# 背景
在引入开源API网关APISIX的前提下,需要对开放的API做统一鉴权,从接口调用安全方面考虑,项目决定使用API签名做认证。
# 问题
针对每次api调用都需要做签名认证的场景,以下两种方案哪个更合适?
方案一:在APISIX上直接扩展自定义插件做签名认证。
方案二:提供外部签名认证服务,使用forward-auth访问签名认证服务。
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以通义千问为例,运行结果如下
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| 对于API签名认证的实现,选择哪种方案取决于几个关键因素,包括但不限于系统的复杂度、性能要求、安全性需求以及团队的开发和运维能力。下面我将分析两种方案的优缺点,帮助你做出决策。
### 方案一:在APISIX上直接扩展自定义插件做签名认证
#### 优点:
- **集成紧密**:直接在APISIX中实现签名验证可以确保所有通过网关的请求都被一致地处理,无需额外的网络跳转。
- **性能**:由于签名验证是在请求到达目标服务之前完成的,这通常会比方案二更快,因为避免了额外的服务调用延迟。
- **简化部署与维护**:减少外部依赖,使得整个系统更加简洁,易于管理和维护。
#### 缺点:
- **开发与维护成本**:需要有熟悉APISIX插件开发的人员来实现和维护该功能。
- **可扩展性**:如果签名算法或鉴权逻辑变得复杂,可能需要更频繁地更新插件代码,这可能影响APISIX的稳定性。
### 方案二:提供外部签名认证服务,使用forward-auth访问签名认证服务
#### 优点:
- **独立性**:认证服务可以独立于APISIX进行升级和维护,不会直接影响到网关的运行。
- **灵活性**:更容易支持复杂的鉴权逻辑或与其他身份管理系统(如OAuth, SAML)集成。
- **可审计性**:可以更方便地记录和审计鉴权过程,因为鉴权服务可以专门设计用于日志记录和监控。
#### 缺点:
- **性能开销**:每次API调用都会增加一次网络往返时间,可能会导致响应时间变长。
- **系统复杂度**:需要管理额外的服务,增加了部署和运维的复杂度。
### 结论
如果你的系统对性能要求非常高,且希望保持APISIX配置的简单性,方案一可能更适合。然而,如果你预计鉴权逻辑会随着时间而演变,或者需要高度定制化的鉴权流程,方案二提供了更好的灵活性和可扩展性。
考虑到APISIX本身已经支持forward-auth插件,这为实现方案二提供了便利,降低了开发自定义插件的必要性。此外,如果团队对微服务架构和分布式系统的运维有足够经验,那么额外的复杂度可能不是主要障碍。
最后,建议先进行一个小规模的测试或概念验证(POC),以评估两种方案在实际环境中的表现,从而做出最终决策。
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3 方式二 DeepResearch
3.1 介绍
定义:DeepResearch 是一种深入研究和分析的查询处理方法。它通过自动细分复杂问题并进行详尽的研究,提供具有高级整合能力的结构化研究报告。这些报告包括横向比较和见解,从而帮助用户更好地理解和解决问题。DeepResearch 的资料来源范围广泛,包括多轮搜索和数百个资料源,同时保证了信息的时效性。

3.2 特点
| 功能特点 | 传统搜索引擎 | 基本AI问答 | Deep Research |
|---|
| 信息深度 | 提供大量链接,需手动筛选 | 基于有限资料提供简短回答 | 提供深入分析的结构化研究报告 |
| 资料来源范围 | 单次搜索结果 | 1-5个相关网页 | 多轮搜索,数百个资料源 |
| 信息整合能力 | 无整合,用户需自行分析 | 基础整合,缺乏深度分析 | 高级整合,包含横向比较和见解 |
| 处理复杂查询 | 需多次搜索,手动整合 | 可能给出过于简化的回答 | 自动细分复杂问题并深入研究 |
| 时效性保证 | 较高,但需自行验证 | 有限,取决于训练数据 | 高,实时搜索最新数据 |
3.3 相关产品
- perplexity:研究 模式。
- 秘塔搜索:深入、研究 模式 。
- 各大AI Chat 的研究模式(ChatGPT/Gemini/Grok等),比如通义千问:“分析研究”模式。
3.4 示例
问题:压测工具jmeter 和 k6的对比
3.4.1 秘塔搜索
效果比通义千问好。
3.4.2 通义千问
注意启用“分析研究”模式
