AI 工程师都应该掌握的 15 个 Python 库

你有没有觉得 AI 领域发展得太快，以至于你几乎跟不上节奏？

别担心，今天我们来聊聊每位 AI 工程师都应该掌握的 15 个 Python 库。

相信我，掌握这些库能让你在构建可靠且可扩展的 AI 应用方面获得巨大优势。

把这当作是 AI 工程师必备技能的路线图吧

项目搭建入门

首先，你需要一个稳固的基础。

以下两个库可以帮助你顺利启动项目：

Pydantic

把 Pydantic 看作是你的数据验证首选工具。

AI 项目通常需要处理混乱、不可预测的数据，而 Pydantic 可以帮助你清洗和结构化这些数据，确保系统稳定运行。

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int
    email: str

user = User(name="rose", age=30, email="rose@example.com")
print(user.dict())

Python-dotenv

想把 API 密钥等敏感信息从代码库中隔离出来？

使用 Python-dotenv 从 .env 文件中安全加载这些值。

from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
api_key = os.getenv("API_KEY")
print(api_key)

后端组件

项目基础打好后，就该考虑后端功能了。

以下是几个关键组件：

FastAPI

需要构建 API 吗？FastAPI 是一个极好的选择。它快速、简单，并且与 Pydantic 无缝集成，便于数据验证。

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return {"name": item.name, "price": item.price}

Celery

如果你的应用需要处理大量任务，Celery 的任务队列可以将任务分发到多个线程或机器，保持应用响应速度。

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

数据管理

AI 应用对数据有强烈的“饥饿感”。

来看下如何管理数据库：

PostgreSQL 和 MongoDB

不管你是用结构化数据库（PostgreSQL），还是非结构化数据库（MongoDB），这两个你都得会。

常用库：psycopg2（用于 PostgreSQL）和 PyMongo（用于 MongoDB）

import psycopg2

conn = psycopg2.connect(
    dbname="example", user="user", password="password", host="localhost")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM table")
rows = cursor.fetchall()
print(rows)

SQLAlchemy

不想写原生 SQL 吗？SQLAlchemy 让你用 Python 管理数据库，更清晰高效。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Base.metadata.create_all(engine)

Alembic

要修改数据库结构，比如添加或删除列？Alembic 让迁移操作轻松搞定，无需动手写 SQL。

alembic init migrations
alembic revision --autogenerate -m "add new column"
alembic upgrade head

AI 集成

现在进入最有趣的部分 —— 将 AI 模型连接到应用中：

OpenAI、Anthropic 和 Google API

这些是大语言模型领域的主力军。

掌握它们的 API，深入文档，探索函数调用、结构化输出等高级功能。

import openai

openai.api_key = "your-api-key"
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt="Write a Python function to add two numbers.",
    max_tokens=100
)
print(response.choices[0].text.strip())

Instructor

如果你希望模型返回结构化且可靠的输出，Instructor 是一个宝藏工具。

支持多种模型，并与高级数据验证功能完美集成。

from instructor import Instructor

instructor = Instructor(api_key="your-api-key")
response = instructor.get_response(prompt="What is the capital of France?", model="text-davinci-003")
print(response)

LangChain 和 LlamaIndex

不管你爱还是恨，这些框架确实让使用大语言模型变得更简单。

它们封装了提示管理、向量嵌入等复杂操作，极大降低了入门门槛。

from langchain.chains import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0.7)
chain = LLMChain(llm=llm)
response = chain.run("What is 2 + 2?")
print(response)

向量数据库

许多 AI 应用依赖上下文检索来实现智能化响应。

以下是几款热门工具：

Pinecone、Weaviate 和 PGVector

这些工具非常适合存储嵌入向量并进行相似性搜索。

如果你已经在用 PostgreSQL，PGVector 可直接集成。

import pinecone

pinecone.init(api_key="your-api-key", environment="us-west1-gcp")
index = pinecone.Index("example-index")
index.upsert([("id1", [0.1, 0.2, 0.3])])
result = index.query([0.1, 0.2, 0.3], top_k=1)
print(result)

可观测性（Observability）

构建 AI 应用还不够，你还得实时监控它的运行状态：

LangFuse 和 LangSmith

这些平台可以追踪你对 LLM 的调用记录，包括延迟、成本、输出等关键元数据。

就像是 AI 系统的黑匣子。

from langfuse import LangFuse

langfuse = LangFuse(api_key="your-api-key")
langfuse.log_interaction(prompt="What is 5 + 5?", response="10", latency=0.3)

高级工具

最后是三款解决特定问题的专业库：

DSPy

写程序，而不是手动调 prompt。

DSPy 自动优化 prompt，节省大量调试时间。

from dsp import PromptOptimizer

optimizer = PromptOptimizer()
optimized_prompt = optimizer.optimize("Write a poem about space.")
print(optimized_prompt)

PyMuPDF 和 PyPDF2

如果你的应用需要从 PDF 或文档中提取数据，这两个库是不错的选择。

当然，你也可以尝试更强大的服务，比如 Amazon Textract。

import fitz

doc = fitz.open("example.pdf")
for page in doc:
    print(page.get_text())

Jinja

Jinja 是一个强大的模板引擎，非常适合构建动态 prompt。

简单却强大，在管理复杂提示逻辑中扮演关键角色。

from jinja2 import Template

template = Template("Hello {{ name }}!")
print(template.render(name="Raj"))

至此，你已经掌握了构建可靠、可扩展、高效 AI 应用的 15 个 Python 库。

无论你是刚起步，还是想进一步提升技能，掌握这些工具都能让你在 AI 工程领域脱颖而出。

感兴趣的话，不妨深入研究这些库，动手实践一下。你会惊讶于自己能构建出什么样的东西！

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• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

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