VSR 项目解析
承上文 Vllm Semantic-router MoM 架构，理解下 VSR 语义路由项目整体部分。
术语解释
Ok, 开始之前。先对一些专业术语扫盲，以免造成理解错误。
- Candle Hugging Face 的机器学习（ML）框架，由 Rust 编写；
- FFI (Foreign Function Interface) Candle 通过 FFI 暴露给 Go 调用；
- decoder-only：生成模型，GPT Qwen 等。
- encoder-only：（有时也称表征模型）输出是一个 embedding 向量；
- BERT 模型：自然语言理解模型，理解语义；
- ModernBERT 模型：更大 token 的 BERT 模型，双注意力机制；
- LoRA ：(Low-Rank Adaptation) 微调模型用，加速模型微调，推理阶段不存在；
- Jailbreak Detection：越狱检测。防止恶意 prompt 攻击，在请求到达 LLM 之前进行安全过滤；
- Intent Classification：意图分类；
- PII 检测：个人身份信息检测；
- Fine-tuning ：微调，使用预训练好的模型，少量标注数据；
- Pre-Traing：预训练；海量数据，大量 GPU 资源从 0 训练。
一些术语参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/14063328673
工作流程
VSR 由三种语言异构组合而成，其中 Golang 负责流量接入和转发，Rust 负责调用模型得出结果，Python 负责训练和微调 BERT 模型。
整体架构
从图中可以看到，VSR 主要围绕高性能的 Rust 分类构建。
其他模块主要职责为：
Python：src/training模型训练脚本，负责微调和训练 BERT 模型；
Golang：router 负责路由用户请求流量，调用 candle-binding；
Rust：candle-binding 加载训练完成的模型，语义分数计算，文本分类，返回结果给 Go client；
Envoy：调用 Backend LLM。
Candle-binding
VSR 的大脑部分。ML 推理引擎绑定。提供了 rust candle 的机器学习和模型推理能力，并通过 FFI（Foregin Function Interface）暴露给 Go 使用。
markdown
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Go Application Layer │
│ (semantic-router.go - CGO Bindings) │
└───────────────────┬─────────────────────────────────────┘
│ FFI (C ABI)
┌───────────────────▼─────────────────────────────────────┐
│ Rust Native Library │
│ (libcandle_semantic_router.dylib/.so) │
│ │
│ ├── lib.rs - 主入口和相似度计算 │
│ ├── bert_official.rs - 官方 BERT 分类器 │
│ ├── modernbert.rs - ModernBERT 实现 │
│ └── unified_classifier.rs - 统一分类器 (LoRA支持) │
└───────────────────┬─────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────────▼─────────────────────────────────────┐
│ Candle ML Framework (Hugging Face) │
│ - Rust 原生 ML 框架 (类似 PyTorch) │
│ - GPU/CPU 加速支持 │
│ - BERT/ModernBERT 模型实现 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘Train
VSR 的训练模块。candle 最终调用的模型来源。使用的数据来自 HF 的公开数据集。
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Training
│
├─ 输入: 数据集 + BERT 基础模型
│
├─ 训练: LoRA 微调 (1% 参数)
│ └─ 优势: 快速、省内存、效果好
│
└─ 输出:
├─ LoRA 适配器 (1-2MB) - 中间产物
│ └─ adapter_model.safetensors
│ └─ 通常被下一步覆盖或删除
│
└─ 完整合并模型 (440MB)
└─ merge_and_unload() 自动执行合并
└─ Rust/Candle 用
└─ Go 服务调用
└─ 生产环境部署
核心流程: LoRA 模型被自动合并
LoRA 训练 → merge_and_unload() → model.safetensors → Candle 加载 → 推理LoRA 微调
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W_new = W_pretrained + B × A
# ↑ ↑
# 冻结不动 只训练这两个小矩阵
# 参数对比：
# 完整微调: 训练 110M 参数
# LoRA 微调: 训练 1.2M 参数 (↓ 99%)
# 效果：
# - 速度快 3-5 倍
# - 内存省 67%
# - 性能几乎相同 (99.5%)Go
集成 Envoy ExtProc 处理输入流量，往后调用 candle。支持任何兼容 OpenAI API 的 llm 后端服务。
markdown
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 完整请求处理流程 │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
用户请求: POST /v1/chat/completions
{
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": "帮我解这道微积分题"}]
}
│
↓
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1️⃣ Envoy Proxy (端口 8801) │
│ - 接收 HTTP 请求 │
│ - 提取请求头和请求体 │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
↓ gRPC 调用
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2️⃣ ExtProc (Go 服务, 端口 50051) │
│ pkg/extproc/processor.go │
│ │
│ Process() 处理流: │
│ ├─ RequestHeaders → handleRequestHeaders() │
│ ├─ RequestBody → handleRequestBody() ⭐ 主要处理 │
│ ├─ ResponseHeaders → handleResponseHeaders() │
│ └─ ResponseBody → handleResponseBody() │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
↓
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 3️⃣ 请求体处理: handleRequestBody() │
│ pkg/extproc/request_handler.go │
│ │
│ 步骤: │
│ ├─ 1. 解析 OpenAI 请求体 │
│ ├─ 2. 提取用户消息内容 │
│ ├─ 3. 检查语义缓存 (可选) │
│ ├─ 4. 调用分类器 ⬇️ │
│ ├─ 5. 调用 PII 检测 ⬇️ │
│ ├─ 6. 调用越狱检测 ⬇️ │
│ ├─ 7. 路由决策 │
│ └─ 8. 修改请求头/体 │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
├────────────────────────┬─────────────────────┬─────────────────┐
↓ ↓ ↓ ↓
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌───────────────────┐ ┌─────┐
│ 4️⃣ 意图分类 │ │ 5️⃣ PII 检测 │ │ 6️⃣ 越狱检测 │ │工具 │
│ (Classifier) │ │ (PIIChecker) │ │ (PromptGuard) │ │匹配 │
└──────────────────┘ └──────────────────┘ └───────────────────┘ └─────┘
│ │ │
↓ Go 调用 ↓ ↓
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌───────────────────┐
│ candle_binding │ │ candle_binding │ │ candle_binding │
│ (CGO) │ │ (CGO) │ │ (CGO) │
└──────────────────┘ └──────────────────┘ └───────────────────┘
│ │ │
↓ FFI 调用 ↓ ↓
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌───────────────────┐
│ Rust Candle │ │ Rust Candle │ │ Rust Candle │
│ Intent Model │ │ PII Model │ │ Jailbreak Model │
│ (BERT 推理) │ │ (Token 分类) │ │ (BERT 推理) │
└──────────────────┘ └──────────────────┘ └───────────────────┘
│ │ │
│ 返回结果 │ │
│ Category: "math" │ HasPII: false │ IsJailbreak: false
│ Confidence: 0.95 │ Confidence: 0.98 │ Confidence: 0.92
│ │ │
└────────────────────────┴─────────────────────┴───────────┐
↓
┌──────────────────────┐
│ 7️⃣ 路由决策引擎 │
│ │
│ 规则: │
│ ├─ IsJailbreak? │
│ │ └─ Block (403) │
│ ├─ HasPII? │
│ │ └─ Log + 可选阻止│
│ └─ Category + Conf? │
│ └─ Select Model │
└──────────────────────┘
│
↓
┌──────────────────────────────┐
│ 8️⃣ 修改请求 │
│ │
│ 添加请求头: │
│ - x-selected-model: math-7b │
│ - x-category: mathematics │
│ - x-confidence: 0.95 │
│ - x-gateway-destination: │
│ http://math-llm:8000 │
└──────────────────────────────┘
│
↓
┌──────────────────────────────┐
│ 9️⃣ 返回 gRPC 响应给 Envoy │
│ │
│ ProcessingResponse { │
│ HeaderMutation, │
│ BodyMutation, │
│ Status: CONTINUE │
│ } │
└──────────────────────────────┘
│
↓
┌──────────────────────────────┐
│ 🔟 Envoy 路由到后端 vLLM │
│ │
│ 根据 x-gateway-destination: │
│ http://math-llm:8000 │
│ │
│ 转发请求到专用模型 │
└──────────────────────────────┘
│
↓
┌──────────────────────────────┐
│ 1️⃣1️⃣ vLLM 后端 (math-llm) │
│ │
│ 接收请求并生成回复 │
│ Model: meta-llama/Llama-7b │
└──────────────────────────────┘
│
↓
┌──────────────────────────────┐
│ 1️⃣2️⃣ 响应返回给用户 │
└──────────────────────────────┘简化图
markdown
用户请求 → Envoy (8801) → ExtProc (Go, 50051)
│
┌───────────────┼───────────────┐
│ │ │
意图分类 PII检测 越狱检测
│ │ │
CGO CGO CGO
│ │ │
Rust Candle Rust Candle Rust Candle
│ │ │
Category: "math" HasPII: false IsJailbreak: false
Confidence: 0.95 Entities: [] Confidence: 0.92
│ │ │
└───────────────┴───────────────┘
│
路由决策引擎
│
┌───────────────┴───────────────┐
│ │
IsJailbreak? Category?
│ │
Block Select Model
(403) (math-llama-7b)
│
Set Header:
x-gateway-destination:
http://math-llm:8000
│
Return to Envoy
│
Route to Backend
(math-llm:8000)可观测
基于 OT + Prometheus + Grafana + Jaeger 。通过 /metrics 导出观测数据。ß
Config
VSR 提供了充足的配置项，配置各个基本属性。有下面几种类型：
bert 模型配置
分类器配置
- 意图分类
- PII 检测
- 越狱检测
推理模式配置
类别模式与评分
语义缓存配置
可观测配置