有沒有想過在短短幾天之內(nèi)將開發(fā)人員將AI想法變成功能齊全的應(yīng)用程序？它可能看起來像魔術(shù)，但這全都是要巧妙而高效地使用正確的工具。在本指南中，您將探索7個基本工具，用於構(gòu)建AI應(yīng)用程序，這些工具簡化了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和智能邏輯到語言模型集成，部署和用戶界面設(shè)計的所有內(nèi)容。無論您是構(gòu)建快速原型還是啟動準(zhǔn)備生產(chǎn)的應(yīng)用程序，了解要使用哪些工具以及為什麼都可以使一切都有不同。

目錄

• AI應(yīng)用程序的工具集成
• 7個動力AI應(yīng)用程序的工具
  • 工具1：編程語言
  • 工具2：語言模型和API
  • 工具3：自託管LLMS
  • 工具4：編排框架
  • 工具5：矢量數(shù)據(jù)庫和檢索
  • 工具6：UI開發(fā)接口
  • 工具7：MLOPS和部署
• 結(jié)論
• 常見問題

AI應(yīng)用程序的工具集成

工具在AI應(yīng)用中起著核心作用。它們可以充當(dāng)您的AI應(yīng)用程序的核心組件或支持增強(qiáng)功能的關(guān)鍵功能。集成工具大大提高了AI應(yīng)用程序產(chǎn)生準(zhǔn)確可靠的結(jié)果的能力。下圖說明了AI應(yīng)用程序中的典型數(shù)據(jù)流：

1. 用戶首先輸入數(shù)據(jù)（例如查詢）。
2. 該輸入通過LLM/API，該LLM/API執(zhí)行推理和內(nèi)容生成。
3. 接下來，編排層協(xié)調(diào)過程並連接到向量數(shù)據(jù)庫。
4. 最後，用戶通過前端接口與系統(tǒng)進(jìn)行交互。

7個動力AI應(yīng)用程序的工具

現(xiàn)在，讓我們探索正在塑造當(dāng)今AI應(yīng)用程序的7個核心工具。儘管您的確切堆?？赡軙鶕?jù)您的目標(biāo)和偏好而有所不同，但此工具包為您為任何AI驅(qū)動的項目提供了多功能，可擴(kuò)展的基礎(chǔ)。

工具1：編程語言

編程語言是任何AI項目的基礎(chǔ)。它定義了項目的生態(tài)系統(tǒng)。它還有助於確定我們將在項目中使用的庫。一些編程語言，例如Python和JavaScript，為開發(fā)AI應(yīng)用程序提供了大量庫。關(guān)鍵選擇包括Python和JavaScript。

• Python充當(dāng)ML應(yīng)用程序的首選，擁有大量用於構(gòu)建AI應(yīng)用程序的框架（Tensorflow，Pytorch，Scikit-learn）。
• JavaScript/TypeScript是Web和Interactive Apps（TensorFlow.js）的理想選擇。

工具2：語言模型和API

大型語言模型（LLMS）充當(dāng)AI應(yīng)用程序中的大腦。這些LLM是可以通過思考用戶查詢來有效回答問題的語言模型。將這些LLM集成到您的AI應(yīng)用程序中會導(dǎo)致您的應(yīng)用程序超級大國，從而可以相應(yīng)地思考和做出決定，而不是對IF-ELSE條件進(jìn)行硬編碼。

• 市場上有幾個LLM是開源或商業(yè)上可用的。諸如OpenAI的GPT-4O，Claude Sonnet 4和Gemini 2.5 Pro之類的LLM是商業(yè)上的一些LLM。
• Llama 4，DeepSeek R1是市場上存在的一些開源LLM。
• 這些LLM提供了集成方法，例如OpenAI完成API或HuggingFace端點，我們可以使用這些LLM輕鬆地將這些LLMS集成到我們的AI應(yīng)用程序中。

工具3：自託管LLMS

如果您不想將您的個人數(shù)據(jù)曝光到AI公司。一些平臺為您的本地系統(tǒng)提供了自我託管能力。這樣，確保更大的控制權(quán)，隱私和節(jié)省成本。 OpenLLM，Ollama和VLLM等平臺提供了大量可以在本地系統(tǒng)上託管的開源LLM。自託管開源LLM的關(guān)鍵平臺包括：

• OpenLlm：一種流線型的工具包，允許開發(fā)人員用內(nèi)置的CHAT UI託管自己的LLM（例如Llama，Mismtral）作為OpenAI兼容的API端點。
• Ollama：以簡化本地LLM託管而聞名；您可以輕鬆安裝它，並通過終端或REST API輕鬆運(yùn)行它。
• VLLM：這是加州大學(xué)伯克利分校的推理引擎。這是一種高性能工具，可提高LLM服務(wù)速度和記憶效率。

工具4：編排框架

您已經(jīng)定義了選擇的工具，不同的LLM，框架，但是現(xiàn)在您將如何將它們一起編譯在一起。答案是編排框架。這些框架被廣泛用於將工具的不同元素組合在您的AI應(yīng)用程序中。用例包括鏈接提示，內(nèi)存實現(xiàn)和工作流程中的檢索。一些框架包括：

• Langchain：這是一個強(qiáng)大的開源框架，用於構(gòu)建LLM驅(qū)動應(yīng)用程序。它簡化了完整的開發(fā)生命週期，例如及時管理和代理工作流程。
• LlamainDex：它充當(dāng)您的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)庫，PDF，文檔）和大型語言模型之間的橋樑，用於構(gòu)建上下文豐富的AI助手。
• Autogen：這是一個開源的多代理編排框架，使AI代理可以通過異步消息在環(huán)境中與之合作。

另請閱讀：Langchain和LlamainDex之間的比較

工具5：矢量數(shù)據(jù)庫和檢索

現(xiàn)代AI應(yīng)用程序需要一種特殊類型的數(shù)據(jù)庫來存儲數(shù)據(jù)。較早的應(yīng)用程序數(shù)據(jù)通常被存儲為表格或?qū)ο蟆，F(xiàn)在，存儲已更改，AI應(yīng)用程序存儲了高度密集的嵌入，這些嵌入需要一種特殊類型的數(shù)據(jù)庫，例如vector數(shù)據(jù)庫。這些數(shù)據(jù)庫以優(yōu)化的方式存儲嵌入，以便搜索或相似性搜索可以盡可能平滑。它使得能夠平穩(wěn)地檢索一代（RAG）。一些向量數(shù)據(jù)庫包括：

• Pinecone：這是一個雲(yún)本機(jī)矢量數(shù)據(jù)庫，可在比例尺上提供優(yōu)化且高性能的最近鄰居（ANN）搜索。它具有完全管理的內(nèi)置集成，用於語義搜索。
• Faiss（Facebook AI相似性搜索）：這是一個功能強(qiáng)大的開源庫，可完全優(yōu)化用於大規(guī)模的聚類和語義搜索。它支持CPU和GPU，這增加了檢索速度。
• Chromadb：它是一個開源向量數(shù)據(jù)庫，強(qiáng)調(diào)內(nèi)存存儲，這意味著它將嵌入在本地系統(tǒng)中。它確保高通量和可擴(kuò)展的處理或嵌入。

工具6：UI開發(fā)接口

AI應(yīng)用程序需要一個前端來使用戶與其組件進(jìn)行交互。 Python中有一些框架需要最少的代碼，並且您的前端將在幾分鐘內(nèi)準(zhǔn)備就緒。這些框架很容易學(xué)習(xí)，並且使用時具有很大的靈活性。它使用戶可以視覺上與AI模型進(jìn)行交互。一些框架包括：

• 簡化：一個開源Python庫，該庫將數(shù)據(jù)腳本轉(zhuǎn)換為具有實時更新，圖表和小部件的Web應(yīng)用程序，而無需任何前端編碼。
• Gradio：這是輕量級庫，使您能夠?qū)⑷魏喂δ芑駻I模型包裝為Web應(yīng)用程序，具有輸入和輸出字段，可共享鏈接和易於部署。

另請閱讀：簡化與Gradio：在Python中建造儀表板

工具7：MLOPS和部署

機(jī)器學(xué)習(xí)操縱子（MLOPS）是構(gòu)建AI應(yīng)用程序的高級概念。生產(chǎn)等級應(yīng)用需要有關(guān)模型生命週期和監(jiān)視的數(shù)據(jù)。 MLOPS從開發(fā)器開始到監(jiān)視性能開始，整理整個ML生命週期。它在AI應(yīng)用程序開發(fā)與其部署之間創(chuàng)建了一個橋樑。有一些工具可以簡化這些過程。核心工具和平臺：

• MLFLOW：它有助於實驗跟蹤，建模註冊表和構(gòu)建推理服務(wù)器。該應(yīng)用程序可以使用MLServer甚至FastApi進(jìn)行容器和部署。
• KUBERNETES：它可以在Docker容器中包裝的AI和ML應(yīng)用程序的部署，從而使部署過程更簡單，從而提高可擴(kuò)展性和可用性。

另請閱讀：使用及時工程構(gòu)建LLM應(yīng)用程序

結(jié)論

本指南可幫助您選擇有效構(gòu)建AI應(yīng)用程序的正確工具。像Python這樣的編程語言通過定義應(yīng)用程序的邏輯和生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成基礎(chǔ)。 LLM和API通過啟用推理和內(nèi)容產(chǎn)生來增加智能，而自托模型則提供了更多的控制和隱私。諸如Langchain和Autogen之類的管弦樂框架有助於鏈條提示，管理內(nèi)存和集成工具。 Pinecone，F(xiàn)aiss和Chromadb等矢量數(shù)據(jù)庫支持快速的語義搜索和功率檢索生成的生成。 UI工具（例如Sparlit和Gradio）使構(gòu)建用戶友好的接口變得易於使用，MLFLOW和KUBERNETES等MLOPS平臺管理部署，監(jiān)視和縮放。

有了這個工具包，構(gòu)建智能應(yīng)用程序比以往任何時候都更容易訪問，您只是一個想法和幾行代碼，遠(yuǎn)離下一個AI驅(qū)動的突破。

常見問題

答：不，最初不必採用所有工具。您可以從最小的設(shè)置開始，例如Python，OpenAI API和Gradio快速進(jìn)行原型。隨著應(yīng)用程序的複雜性或使用量表，您可以逐漸合併矢量數(shù)據(jù)庫，編排框架和MLOPS工具的魯棒性和性能。

A.自我託管提供更好地控制數(shù)據(jù)隱私，延遲和自定義。儘管API方便用於快速實驗，但本地或本地託管模型的規(guī)模更加具有成本效益，並且可以進(jìn)行微調(diào)，安全性硬化和離線功能。

答：雖然對簡單任務(wù)不強(qiáng)制，但編排框架對涉及及時鏈接，內(nèi)存處理，工具使用和檢索功能增強(qiáng)的生成（RAG）的多步工作流非常有益。它們抽象複雜的邏輯，並啟用更模塊化的可維護(hù)的AI管道。

答：是的，您可以在本地服務(wù)器，邊緣設(shè)備或諸如Digitalocean之類的輕量級平臺上部署AI應(yīng)用程序。使用Docker或類似的容器化工具，您的應(yīng)用程序可以在不依賴主要雲(yún)提供商的情況下安全有效地運(yùn)行。

A. MLOPS工具（例如MLFLOW，F(xiàn)IDDLER或PROMETHEUS）可幫助您跟蹤模型使用情況，檢測數(shù)據(jù)漂移，監(jiān)視響應(yīng)延遲和日誌錯誤。這些工具可確?？煽啃詠K幫助您做出有關(guān)再培訓(xùn)或縮放模型的明智決定。

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