semantic-router

按语义智能分发请求，让每个模型干最擅长的活

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 1110 🐛 待处理 633 👀 关注 62
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 6423
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

项目预览

semantic-router 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队vllm-project
官网地址https://vllm-sr.ai
GitHubhttps://github.com/vllm-project/semantic-router
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Go
技术栈/模型ai-gateway,guardrails,inference,kubernetes,llm,llmrouter,mixture-of-models,pytorch,semantic-router,transformer,vllm
GitHub 星标★ 6423
上线时间2025-08-26 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积568.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

semantic-router 是一个用 Go 编写的可编程混合模型路由器，专为异构 LLM 推理场景设计。它解决的核心问题是：当企业或开发者需要同时调用多个不同的大语言模型（如 GPT、Claude、Llama 等）时，如何根据请求的语义特征智能地选择最合适的模型，从而优化成本、延迟和响应质量。该项目的核心能力包括：基于语义相似度的路由决策、可编程的路由规则配置、支持动态调整模型权重、以及与主流 LLM API 的无缝集成。它通过将请求分发到最擅长的模型，避免了对单一模型的依赖，提升了整体推理效率。项目处于成长阶段，已有超过 5000 星标，社区活跃，适合需要多模型协同工作的生产环境。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 6423

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：命令行工具 4 步

环境要求

  • 类 Unix 环境（Linux / macOS），可运行 bash 与 curl
  • Windows 用户建议使用 WSL 等 bash 环境
  • 已具备访问外网以下载安装脚本的能力
  • Python 环境（pip / uv 安装方式见官方安装指南，README 未给出具体命令）

安装与启动步骤

  1. 1确认系统环境

    安装脚本为 bash 脚本，需在 Linux、macOS 或 WSL 中执行；确认已安装 curl 且网络可访问 vllm-sr.ai。

  2. 2执行安装脚本

    从官网下载并运行安装脚本，--channel stable 表示安装稳定版通道；脚本会自行完成后续安装动作。

    curl -fsSL https://vllm-sr.ai/install.sh | bash -s -- --channel stable

  3. 3查阅安装指南

    README 指向官方 Installation Guide，pip、uv 或智能体驱动的安装方式均在该文档中说明，按需选择。

  4. 4体验路由效果

    打开官方 Playground 在线体验路由器效果，了解模型选择与组合方式，无需本地部署即可试用。

如何确认成功

README 未给出本地启动或健康检查命令，安装完成后请按官方 Installation Guide 确认，并可访问 Playground 验证路由功能。

常见问题

Q：可以用 pip 或 uv 安装吗？

A：README 说明可参考官方 Installation Guide（https://vllm-sr.ai/docs/installation/），但未在 README 中给出具体 pip/uv 命令。

Q：安装后如何启动服务？

A：README 未提供启动命令、端口或配置文件说明，请查阅 vllm-sr.ai 官方文档获取启动方式。

Q：可以先用在线环境试玩吗？

A：可以，README 提供 Playground 地址 https://app.vllm-sr.ai/playground，可直接在线体验。

Q：Windows 上能安装吗？

A：安装命令为 bash 脚本，README 未说明 Windows 原生支持，建议在 WSL 中执行该命令。

注意事项

  • 安装脚本通过 curl 管道直接交给 bash 执行，请确认来源为官网 vllm-sr.ai 后再运行。
  • README 仅提供安装命令，未给出启动、端口、配置文件等细节，生产使用前请先阅读官方文档。
  • 该项目是 Go 编写的可编程混合模型路由层，用于在异构 LLM 基础设施间按语义选择模型路径。
  • 若需自定义路由策略或权重，请以官网文档和 Publications 中的说明为准。

核心亮点

  • 基于语义路由，而非简单轮询或固定规则，能显著提升响应质量
  • Go 语言实现，性能高，适合高并发推理场景
  • 可编程配置，支持自定义路由策略和模型权重

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 生态较新，与主流框架的集成案例可能不够丰富

适用场景

  • 多模型 A/B 测试，动态选择最优模型
  • 成本敏感场景，将简单请求路由到便宜模型，复杂请求路由到高级模型
  • 构建高可用 LLM 服务，实现模型故障转移和负载均衡

替代项目

LiteLLM Router、OpenRouter、LangChain Router

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