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# 我们的目标是什么？

我们致力于构建面向 Mixture-of-Models（MoM）的**系统级智能**，将**集体智能**带入 **LLM 系统**。

## 核心问题

我们的项目针对 LLM 系统中的五项根本挑战：

### 1. 如何捕获缺失的信号？

在传统 LLM 路由中，往往只看用户查询文本，但大量可用信息被忽略：

- **上下文信号**：查询属于哪个领域？（数学、代码、创意写作？）
- **质量信号**：是否需要事实核查？用户是否在给出反馈？
- **用户信号**：用户偏好是什么？满意度如何？

**我们的方案**：一套全面的信号提取机制，从请求、响应、用户与运行时上下文中捕获 **16 类维护中的信号族**。

### 2. 如何组合这些信号？

拥有多个信号之后，如何协同使用以做出更好的决策？

- 若同时检测到**数学关键词**与**数学领域**，是否应路由到数学模型？
- 若检测到**事实性问题**或**敏感领域**，是否应启用事实核查？

**我们的方案**：可复用的信号目录，加上投影协调与 AND/OR 决策逻辑，在不重复编写策略的前提下组合信号。

### 3. 如何更高效地协作？

不同模型各有所长，如何让它们像团队一样协同？

- 数学问题交给数学专用模型
- 创意写作交给更擅长创作的模型
- 代码问题交给代码向模型
- 简单任务用小模型，复杂任务用大模型

**我们的方案**：基于多种信号（而非简单规则）的智能路由，将查询匹配到最合适的模型。

### 4. 如何保障系统安全？

LLM 系统面临特有的安全挑战：

- **越狱攻击**：试图绕过安全护栏的对抗性提示词
- **PII 泄露**：意外泄露敏感个人信息
- **幻觉**：模型生成错误或误导性内容

**我们的方案**：插件链架构，叠加多层安全能力（越狱检测、PII 过滤、幻觉检测）。

### 5. 如何收集有价值的信号？

系统应能随使用而学习与改进：

- 跟踪哪些信号带来更好的路由结果
- 收集用户反馈以改进信号检测
- 构建可自我学习的系统

**我们的方案**：全面的可观测性与反馈收集，并反哺信号提取、投影调优与决策策略。

## 愿景

我们期望的未来是：

- **LLM 系统在系统层面具备智能**，而不仅限于单个模型内部
- **多个模型无缝协作**，各展所长
- **安全内建**，而非事后补丁
- **系统从每次交互中学习、进化**
- **集体智能**从信号、投影、决策与反馈的组合中涌现

## 为何重要

### 对开发者

- 用更少精力构建更强的 LLM 应用
- 无需复杂编排即可利用多模型
- 内置安全与合规能力

### 对组织

- 通过路由到合适模型降低成本
- 通过专用模型选择提升质量
- 借助内置 PII 与安全控制满足合规

### 对用户

- 获得更准确、更好的回答
- 通过缓存等方式更快得到响应
- 安全与隐私得到加强

## 下一步

进一步了解核心概念：

- [什么是语义路由器？](semantic-router-overview) — 理解语义路由
- [什么是集体智能？](collective-intelligence) — 信号如何形成系统级智能
- [什么是信号驱动决策？](signal-driven-decisions) — 深入决策引擎
