有沒有想過，開發者如何在短短幾天內將 AI 創意轉化為功能齊全的應用？這看似不可思議，但關鍵在於巧妙高效地使用合適的工具。在本指南中，您將探索構建 AI 應用的 7 個必備工具，這些工具可以簡化從資料準備和智慧邏輯到語言模型整合、部署和使用者介面設計的所有流程。無論您是構建快速原型還是啟動可投入生產的應用，瞭解使用哪些工具以及使用原因都將至關重要。
AI應用的工具整合
工具在 AI 應用中發揮著核心作用。它們可以作為 AI 應用的核心元件，也可以支援增強功能的關鍵特性。整合工具可以顯著提升 AI 應用生成準確可靠結果的能力。下圖展示了 AI 應用內的典型資料流：
- 使用者首先輸入資料（例如，查詢）。
- 此輸入經過 LLM/API，後者執行推理和內容生成。
- 接下來，編排層協調各個流程並連線到向量資料庫。
- 最後，使用者透過前端介面與系統進行互動。
7款賦能AI應用的工具
現在，讓我們來探索 7 款塑造當今 AI 應用構建方式的核心工具。雖然您的具體堆疊可能因您的目標和偏好而異，但此工具包為您的任何 AI 驅動專案提供了靈活且可擴充套件的基礎。
工具 1：程式語言
程式語言是任何 AI 專案的基礎。它定義了專案的生態系統，也有助於確定我們將在專案中使用的庫。一些程式語言，例如 Python 和 JavaScript，提供了大量用於開發 AI 應用程式的庫。Python 和 JavaScript 是關鍵的選擇。
- Python 是機器學習應用的首選語言，擁有大量用於構建 AI 應用的框架（TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）。
- JavaScript/TypeScript 是 Web 和互動式應用的理想選擇（TensorFlow.js）。
工具 2：語言模型和 API
大型語言模型 (LLM) 就像 AI 應用程式的大腦。這些 LLM 可以透過思考使用者查詢來有效地回答問題。將這些 LLM 整合到您的 AI 應用程式中，可以賦予您的應用程式超能力，使其能夠進行思考並做出相應的決策，而無需對 if-else 條件進行硬編碼。
- 市場上有多種開源或商用的 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 等開源法學碩士也已上市。
- 這些 LLM 提供了整合方法，例如 OpenAI Completion API 或 HuggingFace Endpoints，我們可以輕鬆地將這些 LLM 整合到我們的 AI 應用程式中。
工具 3：自託管LLM
如果您不想將您的個人資料暴露給 AI 公司，一些平臺提供本地系統的自託管功能。這種方式可以確保更好的控制、隱私以及成本節省。OpenLLM、Ollama 和 vLLM 等平臺提供了大量可託管在本地系統的開源 LLM。自託管開源 LLM 的主要平臺包括：
- OpenLLM：一個精簡的工具包，允許開發者將自己的 LLM（例如 Llama、Mistral）託管為 OpenAI 相容的 API 端點，並內建聊天 UI。
- Ollama：它以簡化本地 LLM 託管而聞名；您可以輕鬆安裝並透過終端或 REST API 輕鬆執行它。
- vLLM：它是來自加州大學伯克利分校的推理引擎。它是一款高效能工具，可以提升 LLM 的服務速度和記憶體效率。
工具 4：編排框架
您已經定義了所選工具、不同的 LLM 和框架，但現在需要了解如何將它們組合在一起。答案是編排框架。這些框架廣泛用於在 AI 應用程式中組合工具的不同元素。用例包括連結提示、記憶體實現和工作流中的檢索。一些框架包括：
- LangChain：這是一個強大的開源框架，用於構建基於 LLM 的應用程式。它簡化了完整的開發生命週期，例如提示管理和代理工作流。
- LlamaIndex：它充當資料（資料庫、PDF、文件）和大型語言模型之間的橋樑，用於構建上下文豐富的 AI 助手。
- AutoGen：這是一個開源多代理編排框架，使 AI 代理能夠透過非同步訊息傳遞在環境中進行協作。
工具 5：向量資料庫與檢索
現代人工智慧應用需要特殊型別的資料庫來儲存資料。過去，應用程式資料通常以表或物件的形式儲存。如今，儲存方式發生了變化，人工智慧應用需要儲存高密度向量，這需要像向量資料庫這樣特殊型別的資料庫。這些資料庫以最佳化的方式儲存向量，使搜尋或相似性搜尋儘可能流暢。它能夠實現平滑的檢索增強生成 (RAG)。一些向量資料庫包括：
- Pinecone：它是一個雲原生向量資料庫，提供最佳化的高效能近似最近鄰 (ANN) 搜尋，並支援大規模搜尋。它內建了一個完全託管的語義搜尋整合。
- FAISS（Facebook AI 相似性搜尋）：它是一個強大的開源庫，針對大規模聚類和語義搜尋進行了全面最佳化。它同時支援 CPU 和 GPU，從而提高了檢索速度。
- ChromaDB：它是一個開源向量資料庫，注重記憶體儲存，這意味著它將向量儲存在本地系統中。它確保高吞吐量和可擴充套件的處理或嵌入。
工具 6：UI開發介面
AI 應用程式需要一個前端來支援使用者與其元件互動。Python 中有一些框架只需極少的程式碼，您的前端幾分鐘即可準備就緒。這些框架易於學習，使用時具有很大的靈活性。它允許使用者以視覺化的方式與 AI 模型互動。一些框架包括：
- Streamlit：一個開源 Python 庫，無需任何前端編碼知識，即可將資料指令碼轉換為具有即時更新、圖表和小部件的 Web 應用程式。
- Gradio：它是一個輕量級庫，可讓您將任何函式或 AI 模型包裝為 Web 應用程式，具有輸入和輸出欄位、即時共享連結和易於部署的特性。
工具 7：MLOps與部署
機器學習操作 (MLOps) 是構建 AI 應用的高階概念。生產級應用程式需要模型生命週期和監控資料。MLOps 負責協調整個機器學習生命週期，從開發、版本控制到效能監控。它在 AI 應用開發和部署之間架起了一座橋樑。有一些工具可以簡化這些流程。核心工具和平臺：
- MLflow：它簡化了實驗跟蹤、模型註冊和推理伺服器的構建。應用程式可以使用 MLServer 甚至 FastAPI 進行容器化和部署。
- Kubernetes：它支援部署通常打包在 Docker 容器中的 AI 和機器學習應用程式，從而簡化部署過程，提高可擴充套件性和可用性。
小結
本指南幫助您選擇合適的工具來有效地構建 AI 應用。像 Python 這樣的程式語言透過定義應用程式的邏輯和生態系統構成了基礎。 LLM 和 API 透過支援推理和內容生成來提升智慧，而自託管模型則提供更強的控制力和隱私保護。LangChain 和 AutoGen 等編排框架有助於連結提示、管理記憶體和整合工具。Pinecone、FAISS 和 ChromaDB 等向量資料庫支援快速語義搜尋和強大的檢索增強生成功能。Streamlit 和 Gradio 等 UI 工具可以輕鬆構建使用者友好的介面，而 MLflow 和 Kubernetes 等 MLOps 平臺則可以管理部署、監控和擴充套件。
藉助此工具包，構建智慧應用程式比以往任何時候都更容易，您只需一個想法和幾行程式碼，就能實現下一個 AI 驅動的突破。
常見問題解答
問 1：我需要全部 7 個工具才能開始嗎？
答：不，最初無需採用所有工具。您可以從最低配置開始，例如 Python、OpenAI API 和 Gradio，以快速構建原型。隨著應用程式複雜度或使用量的增加，您可以逐步整合向量資料庫、編排框架和 MLOps 工具，以提高穩健性和效能。
問題 2：為什麼選擇自託管而不是基於 API 的使用？
答：自託管可以更好地控制資料隱私、延遲和自定義。雖然 API 方便進行快速實驗，但在本地或本地託管模型在規模化方面更具成本效益，並且允許進行微調、增強安全性和離線功能。
問題 3：像 LangChain 這樣的編排框架是否必要？
答：雖然編排框架對於簡單任務並非必需，但對於涉及提示連結、記憶體處理、工具使用和檢索增強生成 (RAG) 的多步驟工作流來說非常有益。它們抽象了複雜的邏輯，並支援更模組化、更易於維護的 AI 流水線。
問題 4：我可以在不使用雲平臺的情況下進行部署嗎？
答：是的，您可以在本地伺服器、邊緣裝置或像 DigitalOcean 這樣的輕量級平臺上部署 AI 應用。使用 Docker 或類似的容器化工具，您的應用程式可以安全高效地執行，而無需依賴主流雲服務提供商。
問 5：如何在生產環境中監控和管理模型效能？
答：MLflow、Fiddler 或 Prometheus 等 MLOps 工具可以幫助您跟蹤模型使用情況、檢測資料漂移、監控響應延遲並記錄錯誤。這些工具可確保可靠性，並幫助您做出有關重新訓練或擴充套件模型的明智決策。
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