feature: add hunyuan llm support for plugins/ai-proxy (#1018)

Co-authored-by: Kent Dong <ch3cho@qq.com>

plugins/wasm-go/extensions/ai-proxy/README.md

@@ -106,6 +106,16 @@ Ollama 所对应的 `type` 为 `ollama`。它特有的配置字段如下：
 | `ollamaServerHost` | string | 必填   | -   | Ollama 服务器的主机地址 |
 | `ollamaServerPort` | number | 必填   | -   | Ollama 服务器的端口号，默认为11434 |
 
+#### 混元
+
+混元所对应的 `type` 为 `hunyuan`。它特有的配置字段如下：
+
+| 名称                | 数据类型   | 填写要求 | 默认值 | 描述                                           |
+|-------------------|--------|------|-----|----------------------------------------------|
+| `hunyuanAuthId` | string | 必填   | -   | 混元用于v3版本认证的id |
+| `hunyuanAuthKey` | string | 必填   | -   | 混元用于v3版本认证的key |
+
+
 ## 用法示例
 
 ### 使用 OpenAI 协议代理 Azure OpenAI 服务
@@ -546,6 +556,70 @@ provider:
   "stop_reason": "end_turn"
 }
 ```
+### 使用 OpenAI 协议代理混元服务
+
+**配置信息**
+
+```yaml
+provider:
+  type: "hunyuan"
+  hunyuanAuthKey: "<YOUR AUTH KEY>"
+  apiTokens:
+    - ""
+  hunyuanAuthId: "<YOUR AUTH ID>"
+  timeout: 1200000
+  modelMapping:
+    "*": "hunyuan-lite"
+```
+
+**请求示例**
+请求脚本：
+```sh
+
+curl --location 'http://<your higress domain>/v1/chat/completions' \
+--header 'Content-Type:  application/json' \
+--data '{
+  "model": "gpt-3",
+  "messages": [
+    {
+      "role": "system",
+      "content": "你是一个名专业的开发人员！"
+    },
+    {
+      "role": "user",
+      "content": "你好，你是谁？"
+    }
+  ],
+  "temperature": 0.3,
+  "stream": false
+}'
+```
+
+**响应示例**
+
+```json
+{
+    "id": "fd140c3e-0b69-4b19-849b-d354d32a6162",
+    "choices": [
+        {
+            "index": 0,
+            "delta": {
+                "role": "assistant",
+                "content": "你好！我是一名专业的开发人员。"
+            },
+            "finish_reason": "stop"
+        }
+    ],
+    "created": 1717493117,
+    "model": "hunyuan-lite",
+    "object": "chat.completion",
+    "usage": {
+        "prompt_tokens": 15,
+        "completion_tokens": 9,
+        "total_tokens": 24
+    }
+}
+```
 
 ## 完整配置示例
 
@@ -619,4 +693,4 @@ curl "http://<YOUR-DOMAIN>/v1/chat/completions" -H "Content-Type: application/js
     }
   ]
 }'
-```
+```

plugins/wasm-go/extensions/ai-proxy/README_dev.md

@@ -13,6 +13,52 @@ DOCKER_BUILDKIT=1; docker build --build-arg PLUGIN_NAME=ai-proxy --build-arg EXT
 ```powershell
 $env:DOCKER_BUILDKIT=1; docker build --build-arg PLUGIN_NAME=ai-proxy --build-arg EXTRA_TAGS=proxy_wasm_version_0_2_100 --build-arg BUILDER=higress-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/plugins/wasm-go-builder:go1.19-tinygo0.28.1-oras1.0.0 -t ai-proxy:0.0.1 --output .\out ..\..
 ```
+
+## 本地运行
+参考：https://higress.io/zh-cn/docs/user/wasm-go
+需要注意的是，higress/plugins/wasm-go/extensions/ai-proxy/envoy.yaml中的clusters字段，记得改成你需要地址，比如混元的话：就会有如下的一个cluster的配置：
+```yaml
+<省略>
+static_resources:
+<省略>
+  clusters:
+      load_assignment:
+        cluster_name: moonshot
+        endpoints:
+          - lb_endpoints:
+              - endpoint:
+                  address:
+                    socket_address:
+                      address: hunyuan.tencentcloudapi.com
+                      port_value: 443
+      transport_socket:
+        name: envoy.transport_sockets.tls
+        typed_config:
+          "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.transport_sockets.tls.v3.UpstreamTlsContext
+          "sni": "hunyuan.tencentcloudapi.com"
+```
+
+而后你就可以在本地的pod中查看相应的输出，请求样例如下：
+```sh
+curl --location 'http://127.0.0.1:10000/v1/chat/completions' \
+--header 'Content-Type:  application/json' \
+--data '{
+  "model": "gpt-3",
+  "messages": [
+    {
+      "role": "system",
+      "content": "你是一个名专业的开发人员！"
+    },
+    {
+      "role": "user",
+      "content": "你好，你是谁？"
+    }
+  ],
+  "temperature": 0.3,
+  "stream": false
+}'
+```
+
 ## 测试须知
 
 由于 `ai-proxy` 插件使用了 Higress 对数据面定制的特殊功能，因此在测试时需要使用版本不低于 1.4.0-rc.1 的 Higress Gateway 镜像。