有没有想过,开发者如何在短短几天内将 AI 创意转化为功能齐全的应用?这看似不可思议,但关键在于巧妙高效地使用合适的工具。在本指南中,您将探索构建 AI 应用的 7 个必备工具,这些工具可以简化从数据准备和智能逻辑到语言模型集成、部署和用户界面设计的所有流程。无论您是构建快速原型还是启动可投入生产的应用,了解使用哪些工具以及使用原因都将至关重要。
AI应用的工具集成
工具在 AI 应用中发挥着核心作用。它们可以作为 AI 应用的核心组件,也可以支持增强功能的关键特性。集成工具可以显著提升 AI 应用生成准确可靠结果的能力。下图展示了 AI 应用内的典型数据流:
- 用户首先输入数据(例如,查询)。
- 此输入经过 LLM/API,后者执行推理和内容生成。
- 接下来,编排层协调各个流程并连接到矢量数据库。
- 最后,用户通过前端界面与系统进行交互。
7款赋能AI应用的工具
现在,让我们来探索 7 款塑造当今 AI 应用构建方式的核心工具。虽然您的具体堆栈可能因您的目标和偏好而异,但此工具包为您的任何 AI 驱动项目提供了灵活且可扩展的基础。
工具 1:编程语言
编程语言是任何 AI 项目的基础。它定义了项目的生态系统,也有助于确定我们将在项目中使用的库。一些编程语言,例如 Python 和 JavaScript,提供了大量用于开发 AI 应用程序的库。Python 和 JavaScript 是关键的选择。
- Python 是机器学习应用的首选语言,拥有大量用于构建 AI 应用的框架(TensorFlow、PyTorch、scikit-learn)。
- JavaScript/TypeScript 是 Web 和交互式应用的理想选择(TensorFlow.js)。
工具 2:语言模型和 API
大型语言模型 (LLM) 就像 AI 应用程序的大脑。这些 LLM 可以通过思考用户查询来有效地回答问题。将这些 LLM 集成到您的 AI 应用程序中,可以赋予您的应用程序超能力,使其能够进行思考并做出相应的决策,而无需对 if-else 条件进行硬编码。
- 市场上有多种开源或商用的 LLM。OpenAI 的 GPT-4o、Claude Sonnet 4 和 Gemini 2.5 Pro 等商用 LLM 均已上市。
- Llama 4 和 Deepseek R1 等开源法学硕士也已上市。
- 这些 LLM 提供了集成方法,例如 OpenAI Completion API 或 HuggingFace Endpoints,我们可以轻松地将这些 LLM 集成到我们的 AI 应用程序中。
工具 3:自托管LLM
如果您不想将您的个人数据暴露给 AI 公司,一些平台提供本地系统的自托管功能。这种方式可以确保更好的控制、隐私以及成本节省。OpenLLM、Ollama 和 vLLM 等平台提供了大量可托管在本地系统的开源 LLM。自托管开源 LLM 的主要平台包括:
- OpenLLM:一个精简的工具包,允许开发者将自己的 LLM(例如 Llama、Mistral)托管为 OpenAI 兼容的 API 端点,并内置聊天 UI。
- Ollama:它以简化本地 LLM 托管而闻名;您可以轻松安装并通过终端或 REST API 轻松运行它。
- vLLM:它是来自加州大学伯克利分校的推理引擎。它是一款高性能工具,可以提升 LLM 的服务速度和内存效率。
工具 4:编排框架
您已经定义了所选工具、不同的 LLM 和框架,但现在需要了解如何将它们组合在一起。答案是编排框架。这些框架广泛用于在 AI 应用程序中组合工具的不同元素。用例包括链接提示、内存实现和工作流中的检索。一些框架包括:
- LangChain:这是一个强大的开源框架,用于构建基于 LLM 的应用程序。它简化了完整的开发生命周期,例如提示管理和代理工作流。
- LlamaIndex:它充当数据(数据库、PDF、文档)和大型语言模型之间的桥梁,用于构建上下文丰富的 AI 助手。
- AutoGen:这是一个开源多代理编排框架,使 AI 代理能够通过异步消息传递在环境中进行协作。
工具 5:向量数据库与检索
现代人工智能应用需要特殊类型的数据库来存储数据。过去,应用程序数据通常以表或对象的形式存储。如今,存储方式发生了变化,人工智能应用需要存储高密度向量,这需要像向量数据库这样特殊类型的数据库。这些数据库以优化的方式存储向量,使搜索或相似性搜索尽可能流畅。它能够实现平滑的检索增强生成 (RAG)。一些向量数据库包括:
- Pinecone:它是一个云原生向量数据库,提供优化的高性能近似最近邻 (ANN) 搜索,并支持大规模搜索。它内置了一个完全托管的语义搜索集成。
- FAISS(Facebook AI 相似性搜索):它是一个强大的开源库,针对大规模聚类和语义搜索进行了全面优化。它同时支持 CPU 和 GPU,从而提高了检索速度。
- ChromaDB:它是一个开源向量数据库,注重内存存储,这意味着它将向量存储在本地系统中。它确保高吞吐量和可扩展的处理或嵌入。
工具 6:UI开发接口
AI 应用程序需要一个前端来支持用户与其组件交互。Python 中有一些框架只需极少的代码,您的前端几分钟即可准备就绪。这些框架易于学习,使用时具有很大的灵活性。它允许用户以可视化的方式与 AI 模型交互。一些框架包括:
- Streamlit:一个开源 Python 库,无需任何前端编码知识,即可将数据脚本转换为具有实时更新、图表和小部件的 Web 应用程序。
- Gradio:它是一个轻量级库,可让您将任何函数或 AI 模型包装为 Web 应用程序,具有输入和输出字段、实时共享链接和易于部署的特性。
工具 7:MLOps与部署
机器学习操作 (MLOps) 是构建 AI 应用的高级概念。生产级应用程序需要模型生命周期和监控数据。MLOps 负责协调整个机器学习生命周期,从开发、版本控制到性能监控。它在 AI 应用开发和部署之间架起了一座桥梁。有一些工具可以简化这些流程。核心工具和平台:
- MLflow:它简化了实验跟踪、模型注册和推理服务器的构建。应用程序可以使用 MLServer 甚至 FastAPI 进行容器化和部署。
- Kubernetes:它支持部署通常打包在 Docker 容器中的 AI 和机器学习应用程序,从而简化部署过程,提高可扩展性和可用性。
小结
本指南帮助您选择合适的工具来有效地构建 AI 应用。像 Python 这样的编程语言通过定义应用程序的逻辑和生态系统构成了基础。 LLM 和 API 通过支持推理和内容生成来提升智能,而自托管模型则提供更强的控制力和隐私保护。LangChain 和 AutoGen 等编排框架有助于链接提示、管理内存和集成工具。Pinecone、FAISS 和 ChromaDB 等矢量数据库支持快速语义搜索和强大的检索增强生成功能。Streamlit 和 Gradio 等 UI 工具可以轻松构建用户友好的界面,而 MLflow 和 Kubernetes 等 MLOps 平台则可以管理部署、监控和扩展。
借助此工具包,构建智能应用程序比以往任何时候都更容易,您只需一个想法和几行代码,就能实现下一个 AI 驱动的突破。
常见问题解答
问 1:我需要全部 7 个工具才能开始吗?
答:不,最初无需采用所有工具。您可以从最低配置开始,例如 Python、OpenAI API 和 Gradio,以快速构建原型。随着应用程序复杂度或使用量的增加,您可以逐步整合向量数据库、编排框架和 MLOps 工具,以提高稳健性和性能。
问题 2:为什么选择自托管而不是基于 API 的使用?
答:自托管可以更好地控制数据隐私、延迟和自定义。虽然 API 方便进行快速实验,但在本地或本地托管模型在规模化方面更具成本效益,并且允许进行微调、增强安全性和离线功能。
问题 3:像 LangChain 这样的编排框架是否必要?
答:虽然编排框架对于简单任务并非必需,但对于涉及提示链接、内存处理、工具使用和检索增强生成 (RAG) 的多步骤工作流来说非常有益。它们抽象了复杂的逻辑,并支持更模块化、更易于维护的 AI 流水线。
问题 4:我可以在不使用云平台的情况下进行部署吗?
答:是的,您可以在本地服务器、边缘设备或像 DigitalOcean 这样的轻量级平台上部署 AI 应用。使用 Docker 或类似的容器化工具,您的应用程序可以安全高效地运行,而无需依赖主流云服务提供商。
问 5:如何在生产环境中监控和管理模型性能?
答:MLflow、Fiddler 或 Prometheus 等 MLOps 工具可以帮助您跟踪模型使用情况、检测数据漂移、监控响应延迟并记录错误。这些工具可确保可靠性,并帮助您做出有关重新训练或扩展模型的明智决策。
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