说明
OS-AIGC通用生成式人工智能模型加密接入标准API协议（Universal Language Model Encryption Access Standard API Protocol）国内的通用语言大模型的加密接入标准API协议。能够适配各种语言模型，主要为了解决API传输过程中的明文输入可能会造成的隐私信息泄露问题，同时也为了方便各种服务商想要接入API而需要写不同的API接口，我们想要达成的是服务商只需要接入一个API协议就可以访问请求各种语言模型的统一API协议标准
执行标准
- 安全加密传输：该协议要求所有数据在传输过程中进行加密，保护数据的安全性和隐私性。具体实现可以采用对称密钥加密、非对称密钥加密或其他加密方式，确保数据无法被未授权的第三方获取。
- 接口规范：该协议定义了统一的API接口规范，包括输入参数、输出参数、返回码等。各种语言模型的API必须遵守这个规范，确保服务商可以通过同样的方式调用不同的语言模型API。
- 兼容性：该协议要求兼容不同的语言模型，能够适配各种语言模型，为服务商提供多样化的选择。同时，该协议也要求兼容不同的操作系统和开发语言，能够在不同的平台下运行。
- 维护和更新：该协议要求定期维护和更新，及时解决可能存在的漏洞和BUG，确保协议的可靠性和安全性。同时，该协议也需要按照新的技术和需求进行更新和改进。
加密传输流程
- 客户端独立生成私钥KEY1（独立存储于客户端）,客户端发送请求经过私钥加密后密文发送给服务商应用端
- 服务商应用端只需要判断客户端（鉴权、计费、并附带随机请求码-此请求码仅作为回复标识）等流程后，将加密报文发送给OS-AIGC区块链节点网络服务器。
- OS-AIGC服务器接收到加密报文后与用户生成预留的公钥进行解密得到原始数据（原始数据不留存），将报文请求发送给模型端。
- 模型端接收到报文请求后将回复内容回复给OS-AIGC服务器，OS-AIGC服务器将报文加密后返回致服务商应用端。
- 服务商应用端接收到加密信息后直接回复给客户端，客户端私钥进行解密并显示原文。
计划支持接口
国内通用版
- ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）：由百度研究团队开发的一种基于Transformer架构和知识增强技术的中文预训练语言模型。
- RoFormer：由哈工大讯飞联合实验室开发的一种基于Transformer架构和多层级任务式预训练技术的中文预训练语言模型。
- CPM（Chinese Pre-Trained Language Model）：由华中科技大学、哈工大讯飞联合实验室等研究机构共同开发的一种基于Transformer架构和自监督学习技术的中文预训练语言模型。
- ALBERT-CHINESE：由清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室开发的一种基于ALBERT架构和预训练技术的中文预训练语言模型。
- UER（Universal Encoder Representations）：由南京大学计算机科学与技术系开发的一种基于Transformer架构和预训练技术的通用语言模型，包括中文、英文等多语种支持。
- GPT-Chinese：由中国科学院自动化研究所开发的一种基于GPT-2架构和预训练技术的中文预训练语言模型。
- HFL-CHINESE-ROBERTA-wwm-ext：由哈工大讯飞联合实验室开发的一种基于RoBERTa架构和预训练技术的中文预训练语言模型。
- SimBERT（Simple BERT）：由华为Noah’s Ark Lab开发的一种基于BERT架构和预训练技术的中文预训练语言模型。
- TinyBERT：由清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室开发的一种基于BERT架构和知识蒸馏技术的轻量级中文预训练语言模型。
- DistilBERT-Chinese：由百度研究团队开发的一种基于DistilBERT架构和知识蒸馏技术的轻量级中文预训练语言模型。
国际版
- GPT（Generative Pre-trained Transformer 3）：由OpenAI开发的一种基于Transformer架构和预训练技术的大规模语言模型。
- T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：由Google Brain开发的一种基于Transformer架构和自监督学习技术的通用语言模型。
- BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由Google研究团队开发的一种基于Transformer架构和预训练技术的双向语言模型。
- RoBERTa（A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）：由Facebook AI研究团队开发的一种基于BERT架构和预训练技术的强化版语言模型。
- XLNet（eXtreme MultiLingual Language Understanding）：由CMU、Google Brain等研究机构共同开发的一种基于Transformer架构和自监督学习技术的高效语言模型。
- ELECTRA（Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately）：由Google Research开发的一种基于Transformer架构和对抗训练技术的高效语言模型。
- ALBERT（A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations）：由Google Research和Toyota Technological Institute at Chicago联合开发的一种基于BERT架构和预训练技术的轻量级语言模型。
- GShard（Giant Language Model)：由Google Research开发的一种基于Transformer架构和分布式训练技术的超大规模语言模型。
- CTRL（Conditional Transformer Language Model）：由Salesforce Research开发的一种基于Transformer架构和条件生成技术的可控语言模型。
- ProphetNet：由Microsoft Research Asia开发的一种基于Transformer架构和自监督学习技术的高效语言模型，特别适用于生成式任务和多轮对话
请求地址
全球通用地址：https://api.osaigc.com/
国内标准地址：https://api.osaigc.cn/
Beta期间邀请开放，如您对此项目有兴趣，可联系微信客服。
我们欢迎您与我们一道完善这一项目，并为行业的发展做出贡献！
请求格式
生成客户端公钥
请求方法：POST
请求URL：/user_register
请求Header：
| 参数名 | 类型 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|---|
| Content-Type | string | 是 | 请求body的数据类型。此处为”application/json;charset=utf-8″ |
请求Body：
| 参数名 | 类型 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|---|
| user_token | string | 是 | 服务商给用户设定的唯一标识码，类似于ID |
| server_appid | string | 是 | 服务商ID，服务商在OS-AIGC中生成的APP_ID |
| server_key | string | 是 | 服务商KEY，服务商在OS-AIGC中生成的APP_KEY |
请求示例：
{
"user_token": "10001",
"server_appid": "57001"
"server_key": "0277E88858D89C270641E2BE499AEF7A"
}响应格式
响应Header：
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| Content-Type | string | 响应body的数据类型。此处为”application/json;charset=utf-8″ |
响应Body：
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| code | int | 响应码，200表示请求成功,300表示请求超时,301表示请求权限异常,302表示服务商余额不足,400表示发生错误 |
| message | string | 响应信息，描述请求成功或失败 |
| result | string | 输出结果 |
| model_info | object | 模型信息，包括版本、状态等 |
响应示例：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-548773.html
{
"code": 200,
"message": "success",
"result": "创建成功",
"model_info": {
"user_model_id"："osaigc_17456614",
"version": "1.0.0",
"status": "running"
}
}发送报文-问答会话模式
请求方法：POST
请求URL：/aigc_text
请求Header：
| 参数名 | 类型 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|---|
| Content-Type | string | 是 | 请求body的数据类型。此处为”application/json;charset=utf-8″ |
请求Body：
| 参数名 | 类型 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|---|
| server_appid | string | 是 | 服务商ID，服务商在OS-AIGC中生成的APP_ID |
| server_key | string | 是 | 服务商KEY，服务商在OS-AIGC中生成的APP_KEY |
| text | string | 是 | 输入文本(用户端加密后报文) |
| model | string | 是 | 指定语言模型，可选值：GPT,T5,ERNIE,RoFormer等（具体可根据实际情况扩展） |
| model_os_text_id | string | 是 | 指定语言模型的文本特征模型库，服务商个性模型库。 |
| language | string | 是 | 指定语言，中文zh,英文en,俄文rs,日文jp,韩文kr |
| user_model_id | string | 是 | 用户生成密钥时返回的user_model_id |
请求示例：
{
"server_appid": "57001"
"server_key": "0277E88858D89C270641E2BE499AEF7A"
"text": "请为我写一首诗",
"model": "GPT"
"language": "zh"
"user_model_id": "osaigc_17456614"
}响应Header：
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| Content-Type | string | 响应body的数据类型。此处为”application/json;charset=utf-8″ |
响应Body：
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| code | int | 响应码，200表示请求成功,300表示请求超时,301表示请求权限异常,302表示服务商余额不足,400表示发生错误 |
| message | string | 响应信息，描述请求成功或失败 |
| result | string | 输出结果 |
| model_info | object | 模型信息，包括版本、状态等 |
响应示例：
{
"code": 0,
"message": "success",
"result": "请求成功",
"model_info": {
"os_text":"U2FsdGVkX1/8RFK2OVWSI/yiNHyo0GKkw3Q410/CYQhVyFpH8QVCDk/o+lEzWn/y
y1H81G1JW64SwwIPOVNw5Q1KFNeqp4rflYQJimO/mocOcFFdp+cHYXWKhKlZ8xbm
V+qN/LduKepPFjOFHaJFat+h1/lUG8DY8Y+PZ0na1oZjWWRGYCI8sPuBtsMoec/S
68aqwpXxYymESn+Gad3oTkEf1Lxeig4cVJz3L08Gw6l0DtJFv2W1fYDHn3BrrYbl
5VCVIyYZNvU/5O+BywYh9oOQX0VGQpK6QstyiVVLDcb9tOo1I50QBAEROCFZ8q7t
x5jBeBObSeE2dWnf4VQcNvc8rQjPhLJhsuF5AU55tkiYjlU39TRVTfn2s8YO/YRj
nb1i6beoAyISOUSSzX0P4W4vp2xaC25pSGI/spkQKq60zSMALTtlCYA7HKlVIscl
MpzAzzpp/Qd/jp2tMOITA00kqttN2LyBkhV5b1XJYsDnZUC0nUgGU+IGo7/qiGZf
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G7aKtSJwVkJHc0qxgvBjEUqWALwaGG7+O3kNcIX/w4iDELvMCc+5PRiju8riq+fn
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G23jrNI2ZG+mCb83i/wJVI1etMeQfnLHBh768SPqdwss7tW5kBNNbh/ZqO7pEz6V
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w8d9351uANJ+FFdMu9lpQP/9bfiTY0vUyZghB0ygCM7lBXwCWMNOmqUiubFE99S9
lhwQn/JKPmHP50WOw1AG+54Kn/QkzkD9YDf9TSowc82edlcLapvOH64wV2V6Fxbb
1laJEhXGZxiDx7th1JuHCdEf1uRmvaq8sDhjcHEEDPn7ndV6buCPBj7rEV0kXoep
DoVigCgnieL8+b3C+V4j3fWj/NxliyNXuQ1BWlsVBV1sjmM42dAprp5dgO07dyT5
iPS5UASeHmNUJR0HcxxQBhILp8NtlC7u+zkOaJlz7jSpnWrr2QXH2h++lqigsXGu
"
"user_model_id": "osaigc_17456614",
"version": "1.0.0",
"status": "running"
}
}发送报文-绘画、生成图片模式
请求方法：POST
请求URL：/aigc_img
请求Header：
| 参数名 | 类型 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|---|
| Content-Type | string | 是 | 请求body的数据类型。此处为”application/json;charset=utf-8″ |
请求Body：
| 参数名 | 类型 | 是否必须 | 描述 |
|---|---|---|---|
| server_appid | string | 是 | 服务商ID，服务商在OS-AIGC中生成的APP_ID |
| server_key | string | 是 | 服务商KEY，服务商在OS-AIGC中生成的APP_KEY |
| text | string | 是 | 输入文本(用户端加密后报文) |
| model | string | 是 | 指定语言模型，可选值：GPT,T5,ERNIE,RoFormer等（具体可根据实际情况扩展） |
| model_os_img_id | string | 是 | 指定语言模型的文本特征模型库，服务商个性图片模型库。 |
| user_model_id | string | 是 | 用户生成密钥时返回的user_model_id |
请求示例：
{
"server_appid": "57001"
"server_key": "0277E88858D89C270641E2BE499AEF7A"
"text": "请为我描绘一幅大好河山",
"model": "ERNIE"
"model_os_img_id": "os_server_model_id_1564894"
"user_model_id": "osaigc_17456614"
}响应格式
响应Header：
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| Content-Type | string | 响应body的数据类型。此处为”application/json;charset=utf-8″ |
响应Body：
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| code | int | 响应码，200表示请求成功,300表示请求超时,301表示请求权限异常,302表示服务商余额不足,400表示发生错误 |
| message | string | 响应信息，描述请求成功或失败 |
| result | string | 输出结果 |
| model_info | object | 模型信息，包括版本、状态等 |
响应示例：
{
"code": 0,
"message": "success",
"result": "请求成功",
"model_info": {
"os_text":"U2FsdGVkX195sRK01K/l3HTGJ0Dra7UGRvfY9shTt6xxAJMHTZ76KuYuH/5/uFje
ArDSJ8jv/YFH+id/yzKr/dezyjy28+E5m+McPkbonpOVZsW8aU2omicbDcCPSH3q
4jx4Mz0UpGVryERjwShZwbxOrts14TAlZtbiAq/Es/rrINg5IbMDJK+SJ4VRbQ2X
JSqkK8ISEPJBbLOIy2hH5UH+OpFsJat9fG25uK71jzxGqm2msBVBdVM+LJoLSvIK
3HbSUerbWdqICe7GyugPoGqfYCdQA2VP2pSc10oKTvgpwWL82l+QLncIPvpjzGCi
MgnVj7u0maumWRzYrNeEUIbkbghucVc/g9SeHqk23EGGGgOOvlDR6raUbtfekvpY
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jF23/cyL3TD3iWA2lybhq5PDjM345RBiNqjDNCNxFQmd47oVgi7/e/JpPSuV9+i2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VqAioZTtCh+JXUc51rEuJWJGSHAaMvPXskyeIERwbqeOImXpuA==
"
"user_model_id": "osaigc_17456614",
"version": "1.0.0",
"status": "running"
}
}本文转至元经纪 ，提供人工智能优质开源项目文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-548773.html
到了这里，关于OS-AIGC通用生成式人工智能模型加密接入标准API协议-2023 Beta版的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
