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AI Request Transformerの基本構成例

By Kong Inc.

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基本構成例

以下の例では、ai-request-transformerプラグインをserviceで有効にするための一般的な設定をご紹介します。

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/services/{serviceName|Id}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-request-transformer",
  "config": {
    "prompt": "Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON result.",
    "transformation_extract_pattern": "\\\\{((.|\\n)*)\\\\}",
    "llm": {
      "route_type": "llm/v1/chat",
      "auth": {
        "header_name": "Authorization",
        "header_value": "Bearer <OPENAI_API_TOKEN>"
      },
      "logging": {
        "log_statistics": true,
        "log_payloads": false
      },
      "model": {
        "provider": "openai",
        "name": "gpt-4",
        "options": {
          "max_tokens": 1024,
          "temperature": 1.0
        }
      }
    }
  }
}
    '
SERVICE_NAME IDを、このプラグイン構成の対象となるサービスの idまたはnameに置き換えてください。

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーンID、サービスIDを代入して、次のリクエストを行ってください。

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/services/{serviceId}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-request-transformer","config":{"prompt":"Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON result.","transformation_extract_pattern":"\\\\{((.|\\n)*)\\\\}","llm":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"header_name":"Authorization","header_value":"Bearer <OPENAI_API_TOKEN>"},"logging":{"log_statistics":true,"log_payloads":false},"model":{"provider":"openai","name":"gpt-4","options":{"max_tokens":1024,"temperature":1.0}}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

まず、KongPlugin リソースを作成します：

echo "
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongPlugin
metadata:
  name: ai-request-transformer-example
plugin: ai-request-transformer
config:
  prompt: Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON
    result.
  transformation_extract_pattern: "\\\\{((.|\\n)*)\\\\}"
  llm:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      header_name: Authorization
      header_value: Bearer <OPENAI_API_TOKEN>
    logging:
      log_statistics: true
      log_payloads: false
    model:
      provider: openai
      name: gpt-4
      options:
        max_tokens: 1024
        temperature: 1.0
" | kubectl apply -f -

次に、次のようにserviceに注釈を付けて、KongPluginリソースをイングレスに適用します。

kubectl annotate service SERVICE_NAME konghq.com/plugins=ai-request-transformer-example

SERVICE_NAMEを、このプラグイン構成が対象とするサービスの名前に置き換えます。 kubectl get serviceを実行すると、利用可能なイングレスを確認できます。

注： KongPluginリソースは一度だけ定義するだけで、ネームスペース内の任意のサービス、コンシューマー、またはルートに適用できます。プラグインをクラスター全体で利用可能にしたい場合は、KongPluginの代わりにKongClusterPluginとしてリソースを作成してください。

このセクションを宣言型構成ファイルに追加します。

plugins:
- name: ai-request-transformer
  service: SERVICE_NAME|ID
  config:
    prompt: Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON
      result.
    transformation_extract_pattern: "\\\\{((.|\\n)*)\\\\}"
    llm:
      route_type: llm/v1/chat
      auth:
        header_name: Authorization
        header_value: Bearer <OPENAI_API_TOKEN>
      logging:
        log_statistics: true
        log_payloads: false
      model:
        provider: openai
        name: gpt-4
        options:
          max_tokens: 1024
          temperature: 1.0
SERVICE_NAME IDを、このプラグイン構成の対象となるサービスの idまたはnameに置き換えてください。
前提条件： パーソナルアクセストークンの設定 
terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_request_transformer" "my_ai_request_transformer" {
  enabled = true

  config = {
    prompt = "Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON result."
    transformation_extract_pattern = "\\{((.|\n)*)\\}"
    llm = {
      route_type = "llm/v1/chat"
      auth = {
        header_name = "Authorization"
        header_value = "Bearer <OPENAI_API_TOKEN>"
      }
      logging = {
        log_statistics = true
        log_payloads = false
      }
      model = {
        provider = "openai"
        name = "gpt-4"
        options = {
          max_tokens = 1024
          temperature = 1.0
        }
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
  service = {
    id = konnect_gateway_service.my_service.id
  }
}

以下の例では、ai-request-transformerプラグインをrouteで有効にするための一般的な設定をご紹介します。

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/routes/{routeName|Id}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-request-transformer",
  "config": {
    "prompt": "Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON result.",
    "transformation_extract_pattern": "\\\\{((.|\\n)*)\\\\}",
    "llm": {
      "route_type": "llm/v1/chat",
      "auth": {
        "header_name": "Authorization",
        "header_value": "Bearer <OPENAI_API_TOKEN>"
      },
      "logging": {
        "log_statistics": true,
        "log_payloads": false
      },
      "model": {
        "provider": "openai",
        "name": "gpt-4",
        "options": {
          "max_tokens": 1024,
          "temperature": 1.0
        }
      }
    }
  }
}
    '
ROUTE_NAME IDを、このプラグイン構成が対象とするルートのid またはnameに置き換えてください。

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーン（CP）ID、ルートIDを代入して、次のリクエストをしてください。

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/routes/{routeId}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-request-transformer","config":{"prompt":"Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON result.","transformation_extract_pattern":"\\\\{((.|\\n)*)\\\\}","llm":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"header_name":"Authorization","header_value":"Bearer <OPENAI_API_TOKEN>"},"logging":{"log_statistics":true,"log_payloads":false},"model":{"provider":"openai","name":"gpt-4","options":{"max_tokens":1024,"temperature":1.0}}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

まず、KongPlugin リソースを作成します：

echo "
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongPlugin
metadata:
  name: ai-request-transformer-example
plugin: ai-request-transformer
config:
  prompt: Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON
    result.
  transformation_extract_pattern: "\\\\{((.|\\n)*)\\\\}"
  llm:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      header_name: Authorization
      header_value: Bearer <OPENAI_API_TOKEN>
    logging:
      log_statistics: true
      log_payloads: false
    model:
      provider: openai
      name: gpt-4
      options:
        max_tokens: 1024
        temperature: 1.0
" | kubectl apply -f -

次に、次のようにingressに注釈を付けて、KongPluginリソースをイングレスに適用します。

kubectl annotate ingress INGRESS_NAME konghq.com/plugins=ai-request-transformer-example

INGRESS_NAMEを、このプラグイン構成がターゲットとするイングレス名に置き換えます。 kubectl get ingressを実行すると、利用可能なイングレスを確認できます。

注： KongPluginリソースは一度だけ定義するだけで、ネームスペース内の任意のサービス、コンシューマー、またはルートに適用できます。プラグインをクラスター全体で利用可能にしたい場合は、KongPluginの代わりにKongClusterPluginとしてリソースを作成してください。

このセクションを宣言型構成ファイルに追加します。

plugins:
- name: ai-request-transformer
  route: ROUTE_NAME|ID
  config:
    prompt: Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON
      result.
    transformation_extract_pattern: "\\\\{((.|\\n)*)\\\\}"
    llm:
      route_type: llm/v1/chat
      auth:
        header_name: Authorization
        header_value: Bearer <OPENAI_API_TOKEN>
      logging:
        log_statistics: true
        log_payloads: false
      model:
        provider: openai
        name: gpt-4
        options:
          max_tokens: 1024
          temperature: 1.0
ROUTE_NAME IDを、このプラグイン構成が対象とするルートのid またはnameに置き換えてください。
前提条件： パーソナルアクセストークンの設定 
terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_request_transformer" "my_ai_request_transformer" {
  enabled = true

  config = {
    prompt = "Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON result."
    transformation_extract_pattern = "\\{((.|\n)*)\\}"
    llm = {
      route_type = "llm/v1/chat"
      auth = {
        header_name = "Authorization"
        header_value = "Bearer <OPENAI_API_TOKEN>"
      }
      logging = {
        log_statistics = true
        log_payloads = false
      }
      model = {
        provider = "openai"
        name = "gpt-4"
        options = {
          max_tokens = 1024
          temperature = 1.0
        }
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
  route = {
    id = konnect_gateway_route.my_route.id
  }
}

以下の例では、ai-request-transformerプラグインをconsumer groupで有効にするための一般的な設定をご紹介します。

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/consumer_groups/{consumerGroupName|Id}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-request-transformer",
  "config": {
    "prompt": "Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON result.",
    "transformation_extract_pattern": "\\\\{((.|\\n)*)\\\\}",
    "llm": {
      "route_type": "llm/v1/chat",
      "auth": {
        "header_name": "Authorization",
        "header_value": "Bearer <OPENAI_API_TOKEN>"
      },
      "logging": {
        "log_statistics": true,
        "log_payloads": false
      },
      "model": {
        "provider": "openai",
        "name": "gpt-4",
        "options": {
          "max_tokens": 1024,
          "temperature": 1.0
        }
      }
    }
  }
}
    '
CONSUMER_GROUP_NAME IDを、このプラグイン構成の対象となるコンシューマグループのidまたはnameに置き換えてください。

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーンID、コンシューマーグループIDを代入して、次のリクエストをします：

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/consumer_groups/{consumerGroupId}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-request-transformer","config":{"prompt":"Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON result.","transformation_extract_pattern":"\\\\{((.|\\n)*)\\\\}","llm":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"header_name":"Authorization","header_value":"Bearer <OPENAI_API_TOKEN>"},"logging":{"log_statistics":true,"log_payloads":false},"model":{"provider":"openai","name":"gpt-4","options":{"max_tokens":1024,"temperature":1.0}}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

まず、KongPlugin リソースを作成します：

echo "
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongPlugin
metadata:
  name: ai-request-transformer-example
plugin: ai-request-transformer
config:
  prompt: Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON
    result.
  transformation_extract_pattern: "\\\\{((.|\\n)*)\\\\}"
  llm:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      header_name: Authorization
      header_value: Bearer <OPENAI_API_TOKEN>
    logging:
      log_statistics: true
      log_payloads: false
    model:
      provider: openai
      name: gpt-4
      options:
        max_tokens: 1024
        temperature: 1.0
" | kubectl apply -f -

次に、次のようにKongConsumerGroupオブジェクトに注釈を付けて、KongPluginリソースをイングレスに適用します。

kubectl annotate KongConsumerGroup CONSUMER_GROUP_NAME konghq.com/plugins=ai-request-transformer-example

CONSUMER_GROUP_NAMEを、このプラグイン構成が対象とするコンシューマグループの名前に置き換えます。 kubectl get KongConsumerGroupを実行すると、利用可能なコンシューマグループを確認できます。

注： KongPluginリソースは一度だけ定義する必要があり、 名前空間内の任意のサービス、コンシューマ、コンシューマグループ、またはルートに適用できます。プラグインをクラスタ全体で利用できるようにする場合は、KongPluginの代わりにKongClusterPluginリソースを作成します。

このセクションを宣言型構成ファイルに追加します。

plugins:
- name: ai-request-transformer
  consumer_group: CONSUMER_GROUP_NAME|ID
  config:
    prompt: Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON
      result.
    transformation_extract_pattern: "\\\\{((.|\\n)*)\\\\}"
    llm:
      route_type: llm/v1/chat
      auth:
        header_name: Authorization
        header_value: Bearer <OPENAI_API_TOKEN>
      logging:
        log_statistics: true
        log_payloads: false
      model:
        provider: openai
        name: gpt-4
        options:
          max_tokens: 1024
          temperature: 1.0
CONSUMER_GROUP_NAME IDを、このプラグイン構成の対象となるコンシューマグループのidまたはnameに置き換えてください。
前提条件： パーソナルアクセストークンの設定 
terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_request_transformer" "my_ai_request_transformer" {
  enabled = true

  config = {
    prompt = "Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON result."
    transformation_extract_pattern = "\\{((.|\n)*)\\}"
    llm = {
      route_type = "llm/v1/chat"
      auth = {
        header_name = "Authorization"
        header_value = "Bearer <OPENAI_API_TOKEN>"
      }
      logging = {
        log_statistics = true
        log_payloads = false
      }
      model = {
        provider = "openai"
        name = "gpt-4"
        options = {
          max_tokens = 1024
          temperature = 1.0
        }
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
  consumer_group = {
    id = konnect_gateway_consumer_group.my_consumer_group.id
  }
}

どのサービス、ルート、コンシューマー、コンシューマーグループにも関連しないプラグインは_global_とみなされ、 すべてのリクエストで実行されます。

  • 自己管理型のKong Gateway Enterpriseでは、プラグインは特定のワークスペース内のすべてのエンティティに適用されます。
  • セルフマネージドKong Gateway (OSS)では、プラグインは環境全体に適用されます。
  • Konnectでは、プラグインは特定のコントロールプレーン（CP）内のすべてのエンティティに適用されます。

詳しくはプラグインリファレンスとプラグインの優先順位の セクションをご覧ください。

以下の例では、AI Request Transformerプラグインをグローバルに有効にするための典型的な設定をいくつかご紹介します。

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/plugins/ \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-request-transformer",
  "config": {
    "prompt": "Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON result.",
    "transformation_extract_pattern": "\\\\{((.|\\n)*)\\\\}",
    "llm": {
      "route_type": "llm/v1/chat",
      "auth": {
        "header_name": "Authorization",
        "header_value": "Bearer <OPENAI_API_TOKEN>"
      },
      "logging": {
        "log_statistics": true,
        "log_payloads": false
      },
      "model": {
        "provider": "openai",
        "name": "gpt-4",
        "options": {
          "max_tokens": 1024,
          "temperature": 1.0
        }
      }
    }
  }
}
    '

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーン（CP）IDを代入して、次のリクエストをしてください。

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/plugins/ \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-request-transformer","config":{"prompt":"Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON result.","transformation_extract_pattern":"\\\\{((.|\\n)*)\\\\}","llm":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"header_name":"Authorization","header_value":"Bearer <OPENAI_API_TOKEN>"},"logging":{"log_statistics":true,"log_payloads":false},"model":{"provider":"openai","name":"gpt-4","options":{"max_tokens":1024,"temperature":1.0}}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

KongClusterPlugin作成する リソースを作成し、グローバルとしてラベル付けします。

apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongClusterPlugin
metadata:
  name: <global-ai-request-transformer>
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: kong
  labels:
    global: "true"
config:
  prompt: Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON
    result.
  transformation_extract_pattern: "\\\\{((.|\\n)*)\\\\}"
  llm:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      header_name: Authorization
      header_value: Bearer <OPENAI_API_TOKEN>
    logging:
      log_statistics: true
      log_payloads: false
    model:
      provider: openai
      name: gpt-4
      options:
        max_tokens: 1024
        temperature: 1.0
plugin: ai-request-transformer

宣言型構成ファイルにpluginsエントリを追加します。

plugins:
- name: ai-request-transformer
  config:
    prompt: Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON
      result.
    transformation_extract_pattern: "\\\\{((.|\\n)*)\\\\}"
    llm:
      route_type: llm/v1/chat
      auth:
        header_name: Authorization
        header_value: Bearer <OPENAI_API_TOKEN>
      logging:
        log_statistics: true
        log_payloads: false
      model:
        provider: openai
        name: gpt-4
        options:
          max_tokens: 1024
          temperature: 1.0
前提条件： パーソナルアクセストークンの設定 
terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_request_transformer" "my_ai_request_transformer" {
  enabled = true

  config = {
    prompt = "Mask any credit card numbers in my JSON message. Reply with only the JSON result."
    transformation_extract_pattern = "\\{((.|\n)*)\\}"
    llm = {
      route_type = "llm/v1/chat"
      auth = {
        header_name = "Authorization"
        header_value = "Bearer <OPENAI_API_TOKEN>"
      }
      logging = {
        log_statistics = true
        log_payloads = false
      }
      model = {
        provider = "openai"
        name = "gpt-4"
        options = {
          max_tokens = 1024
          temperature = 1.0
        }
      }
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