构建 AI 应用：开源 infra 项目指南

新兴AI工具：改变开发与应用的未来
最新推荐文章于 2025-10-28 10:39:56 发布
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#数据库 #运维 #DBA #开发者 #数据库管理 #DevOps

近半年，AI 相关工具的发布不断更新了大家的认知，好用的新工具在不断涌现，搭建 AI 应用的门槛在逐渐降低，方便开发者更简单快速地构建酷炫项目 - 因此，我们收集了一些可以直接拿来构建 AI 应用的开源 infra 项目。🐍

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Chroma

出道半年，Chroma 今年四月初宣布了 1800 万美金种子轮。它是一个向量嵌入（embedding）存储，嵌入是 AI 原生表示不同类型数据的方式，因此也是与 AI 驱动的工具和算法的完美选择。 虽然已经有不少向量数据库解决方案，但 Chroma 团队认为都不够开发环境友好（没有找到想要的东西，所以就自己来写一个），它内置了你搭建 AI 应用在嵌入存储方面会需要的所有东西，只要 pip install chromadb 就可以了，无需配置或者额外安装别的东西。

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因为羡慕，所以再来看一眼他们星光璀璨的资方列表。

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Langchain 🦜🔗

LangChain 2022 年 10 月发布，是一个能使开发 AI 应用程序更加灵活的框架。 LLM 虽然可以执行许多任务，但无法为某个深入领域知识或专业知识的问题提供具

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[Dify 实战] Dify 与 LangChain 的区别与组合方式：从工作流到编排框架的深度解析
技术就是小甜甜博客
11-01 317
Dify与LangChain是互补而非竞争的AI编排工具。Dify是面向非技术人员的可视化应用平台，提供无代码构建AI工作流的能力；LangChain则是面向开发者的编程框架，支持复杂逻辑和细粒度控制。两者可通过两种方式结合：在Dify插件中嵌入LangChain脚本，或由LangChain调用Dify的API。实际应用中，Dify适合快速构建企业级应用，LangChain更适合研究复杂推理场景。最佳实践是使用Dify作为"操作系统"管理流程，LangChain作为"编程语言&
腾讯开源AI安全利器：AI-Infra-Guard如何为企业筑起私有化大模型的“防护墙“—— 一款轻量级工具破解200+AI基础设施隐形风险
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
03-07 393
特性维度创新突破点​规则扩展性支持YAML格式自定义指纹规则，企业可扩展检测范围（如新增Llama Factory框架检测）3​扫描语法提供模糊匹配、~=正则表达式、&&逻辑与等组合语法，适配复杂环境​集成能力无缝对接Jenkins、GitLab等DevOps平台，实现CI/CD全流程安全卡点。
从零开始的 AI Infra 学习之路
AI Infra / LLM / 软件开发
08-23 2万+
AI Infra（AI 基础设施）是指为上层的 AI 算法应用提供支持的 AI 全栈底层技术，通过合理利用计算机体系结构，可以实现 AI 计算的加速和部署。AI Infra 主要包括以下内容：AI 训练框架 & 推理引擎；AI 编译 & 计算架构；AI 硬件 & 体系结构。参考资料：；。
从壹开始微服务 [ DDD ] 之十 ║领域驱动【实战篇·中】：命令总线Bus分发（一）...
weixin_30670925的博客
11-23 296
烽火 哈喽大家好，老张又见面了，这两天被各个平台的“鸡汤贴”差点乱了心神，博客园如此，简书亦如此，还好群里小伙伴及时提醒，路还很长，这些小事儿就随风而去吧，这周本不打算更了，但是被群里小伙伴“催稿”了，至少也是对我的一个肯定吧，又开始熬夜中，请@初久小伙伴留言，我不知道你的地址，就不放链接了。 收住，言归正传，上次咱们说到了领域命令验证《九 ║从军事故事中，明白领域命令验证（上）》，也介绍了其...
Dify 和 LangChain 区别对比总结
bsklhao的博客
08-28 1162
LangChain 是面向开发者的技术框架，强调灵活性和定制化；Dify 是面向更广泛用户的平台，侧重易用性和快速落地[
LangChain、Dify 和 Ollama三者的关系
g470641382的博客
03-07 6405
LangChain选择场景：需要代码级控制、复杂逻辑编排、多模型/工具集成。典型用例：定制化 Agent、多步骤任务链、结合外部 API 的智能应用。Dify选择场景：快速搭建生产级应用、非技术人员参与开发、注重可视化操作。典型用例：企业级 AI 客服、低代码 RAG 系统、安全可控的模型部署。Ollama选择场景：本地运行开源 LLM、模型轻量化部署、数据隐私敏感场景。典型用例：离线环境下的模型推理、结合 LangChain 开发本地化 AI 应用。
AIInfra 开源项目教程
gitblog_00753的博客
03-30 383
AIInfra 开源项目教程 1. 项目介绍 AIInfra（AI 基础设施）是一个开源项目，旨在构建支持 AI 大模型训练和推理的全栈软硬件基础设施。该项目涵盖了从底层芯片硬件到上层软件栈的全方位技术，包括 AI 芯片架构、通信与存储、AI 集群管理、大模型训练与推理、算法优化等多个方面。AIInfra 的目标是提供一套完整的系统设计指南和工具，帮助开发者和研究人员更好地理解和构建 AI 大模型...
AIInfra项目解析：大模型系统核心技术全景解读
gitblog_00352的博客
06-20 285
随着大语言模型（Large Language Model, LLM）参数规模从亿级跃升至万亿级，传统的单机训练和推理模式已无法满足需求。AIInfra项目正是为了解决这一系统性挑战而生，它提供了一个完整的大模型基础设施技术栈，涵盖了从底层硬件到上层算法的全链路优化方案。 > 你还在为大模型训练效率低下、推理延迟过高而烦恼吗？本文将为你全面解析AIInfra项目的核心技术体系，助你构建高效稳定的大...
dify、langchain项目经验
m0_50272029的博客
01-09 3174
集成能力：Langchain 提供了更为全面的模块，可以更灵活地构建复杂的应用程序，而 Dify 更适合快速搭建原型。功能丰富程度：Langchain 在许多高级功能（如使用记忆、结果缓存、API 交互等）上更强大，这使其适合构建生产级应用。
AI应用架构师转型指南：从传统AI到Agentic AI，如何快速释放技术潜力？
大模型应用工坊
09-27 629
对于AI应用架构师而言，理解并掌握Agentic AI架构，不仅是技术升级的必然趋势，更是快速释放AI技术商业价值、构建下一代智能应用的关键。本文将作为一份转型指南，帮助AI应用架构师理解从传统AI到Agentic AI的核心转变，掌握Agentic AI的关键架构要素，并提供一条快速上手、释放技术潜力的实践路径。掌握Agentic AI架构，能够帮助架构师构建更智能、更灵活、更能解决复杂实际问题的AI应用，从而快速释放AI技术在各行各业的潜力，创造更大的商业价值。传统AI应用架构通常围绕模型服务展开。
LF-AI-STREAM-AI人工智能资源
07-23
“LF-AI-STREAM-AI人工智能资源”项目在AI领域内，尤其关注流媒体数据的智能分析。根据项目的名称和相关文件结构，我们可以推测该项目是一个包含多个模块的综合性AI解决方案，旨在提供对流媒体数据（如视频、音频）...
Dify学习笔记-基础介绍（一）
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Dify学习笔记-基础介绍
推荐三个搭建专有知识库+大模型智能助手开源项目
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“介绍三个开源项目Dify、FastGPT和LangChain-Chatchat。这些项目使用了各种前沿技术，具有模块化设计、易扩展性、Docker支持等特点,非常适合二次开发。无论是在应用中自动化任务，构建知识库，还是进行问答系统的搭建，都有着广泛的用途。”01—Dify官方地址：https://dify.ai/开源地址：https://github.com/langgenius/difyDi...
DIFY 和 LangChain 比对
ttyy1112的专栏
07-10 3394
DIFY和LangChain是两款定位不同的AI应用开发工具。DIFY作为低代码平台，适合非技术人员快速搭建标准化应用（如客服机器人、知识库问答），具有零代码、部署快的优势，但功能和模型支持有限。LangChain则面向开发者，提供高度灵活的代码开发框架，支持复杂AI工作流和私有化部署，但学习成本较高。选择时需权衡开发门槛与灵活性需求，两者也可协同使用——DIFY验证原型，LangChain实现复杂功能。
LangChain 和 dify 如何选择
weixin_49477258的博客
06-24 5126
LangChain 和 Dify 是开发 LLM（大型语言模型）下游应用的两个热门选择。
dify专题-基础介绍一
关注于AI应用开发，探索将传统信息化软件用AI重做一遍
11-04 1573
笔者前段时间做了个AI知识库项目，刚开始准备使用langchain进行开发，后来无意中发现dify，初步尝试了下，基本上能够满足项目需求，于是准备写几篇记录文章。
开源大语言模型完整列表
stone1290的专栏
06-23 9216
Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。LLM 通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如使用互联网上的海量文本数据。
无限可能LangChain——开启大模型世界
JackWu1024
06-01 3570
大语言模型是一种人工智能模型，通常使用深度学习技术（如神经网络）来理解和生成人类语言。这些模型拥有非常多的参数，可以达到数十亿甚至更多，使得它们能够处理高度复杂的语言模式。我们可以将大语言模型视为一个巨大的预测机器，其训练过程基于“猜词”任务：给定一段文本的开头，模型需要预测下一个词是什么。通过大量的训练数据（如互联网上的文本），模型试图理解词语和词组的用法和含义，以及它们如何组合形成意义。通过不断学习和调整参数，模型的预测能力变得越来越准确。
dify和Langchain-Chatchat有什么区别？大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
最新发布
2301_81888214的博客
10-28 324
今天介绍的开源项目 LangChain-Chatchat（原 Langchain-ChatGLM），便是一个旨在解决这一痛点的强大、全面且实用的解决方案。
class CHddCheck :public Dahua::Infra::CThread
08-22
在C++中，一个类`CHddCheck`继承自`Dahua::Infra::CThread`，通常意味着该类需要实现线程相关的功能，例如重写线程执行函数，管理线程生命周期，或者根据需求添加自定义逻辑。以下是一个可能的实现示例，假设`Dahua::Infra::CThread`是一个提供线程支持的基类，其中包含一个需要子类实现的纯虚函数`run()`。 ### 示例代码 以下是一个简单的`CHddCheck`类的实现，用于执行硬盘检查任务，并在独立的线程中运行。 ```cpp #include <iostream> #include <string> #include <thread> #include <chrono> namespace Dahua { namespace Infra { // 假设 CThread 是一个提供线程功能的基类 class CThread { public: virtual void run() = 0; // 纯虚函数，需要子类实现 virtual void start() { thread_ = std::thread([this]() { run(); }); } virtual void join() { if (thread_.joinable()) { thread_.join(); } } virtual ~CThread() { if (thread_.joinable()) { thread_.detach(); // 避免资源泄漏 } } protected: std::thread thread_; }; } // namespace Infra } // namespace Dahua // CHddCheck 类继承自 Dahua::Infra::CThread class CHddCheck : public Dahua::Infra::CThread { public: CHddCheck(const std::string& deviceName) : deviceName_(deviceName) {} void run() override { std::cout << "Starting HDD check on device: " << deviceName_ << std::endl; // 模拟硬盘检查过程 for (int i = 1; i <= 5; ++i) { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); // 模拟耗时操作 std::cout << "Progress: " << i * 20 << "% completed." << std::endl; } std::cout << "HDD check completed for device: " << deviceName_ << std::endl; } private: std::string deviceName_; }; // 主函数测试 CHddCheck 的线程行为 int main() { CHddCheck hddChecker("/dev/sda1"); hddChecker.start(); // 启动线程 hddChecker.join(); // 等待线程结束 return 0; } ``` ### 代码解析 1. **基类 `Dahua::Infra::CThread`** - 提供了线程的基本功能，包括`run()`（纯虚函数）、`start()`（启动线程）和`join()`（等待线程完成）。 - 使用`std::thread`来管理线程的执行。 2. **派生类 `CHddCheck`** - 继承并重写`run()`方法，实现具体的硬盘检查逻辑。 - 构造函数接受一个设备名称作为参数，用于标识检查的目标设备。 3. **线程执行逻辑** - `start()`方法启动一个新的线程，并在该线程中调用`run()`。 - 在`run()`中，模拟了硬盘检查的过程，使用`std::this_thread::sleep_for`模拟耗时操作。 4. **主函数测试** - 创建`CHddCheck`实例，并调用`start()`和`join()`方法来测试线程行为。 ### 注意事项 - 在实际应用中，`Dahua::Infra::CThread`可能是一个更复杂的类，可能包含线程同步机制、线程优先级设置等功能。 - 如果`Dahua::Infra::CThread`是某个特定库提供的类，建议查阅该库的文档以了解其具体接口和使用方式。
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