几个开发大模型应用常用的Python库

原创最新推荐文章于 2026-05-06 10:03:47 发布 1.4k 阅读 AI写同款

Python_金钱豹

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文本转语音常用的几个python库在Python编程领域，文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的转换是一个常见的需求，尤其是在开发能够与用户交互的应用程序时。以下是几个流行的Python库，它们可以帮助开发者实现文本到语音的转换，并且有的可以将转换后的语音保存为MP3文件。阅读详情

AI摘要

本文介绍了使用Python构建可靠、可扩展和高效AI应用程序的相关库，如FastAPI、Jinja等，还提及数据管理、API集成等方面。同时给出大模型AI的学习方案，包括初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环四个阶段，并提供免费学习资料获取方式。

01 应用层开发

（1）FastAPI

FastAPI是构建API的优选。顾名思义，它快速、简单，并能与Pydantic完美集成，实现无缝数据验证。

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}

（2）Jinja

Jinja是一个模板引擎，用于创建动态提示，它简单而强大，在管理复杂的提示逻辑方面起着关键作用。

from jinja2 import Template``   ``template = Template("Hello {{ name }}!")``print(template.render(name="Raj"))

任务调度

有时候系统需要处理繁重的工作，Celery库可以帮助跨多个线程或机器分配任务。即使在要求苛刻的操作中，也能保持应用程序的响应速度。

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

数据是AI的基础，目前比较常用的两种数据库：PostgreSQL和MongoDB，分别对应着结构化和非结构化数据。

（1）连接

一般使用psycopg2管理Postgre SQL，使用PyMongo管理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)

（2）简化数据操作

SQLAlchemy可以实现Python API管理数据库操作，相比SQL，这更干净，更高效。

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)

04 API集成

将AI大模型集成到应用程序是最重要的步骤，实际上我们的应用就像是LLM的客户端，OpenAI、Anthropic和Google API 这些库都是AI应用集成常用的。

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())

数据处理

（1）结构化

如果应用想从LLM中得到可靠的结构化输出，那么Instructor库是一个很好的选择。它可与各种模型配合使用，并且提供了高级数据验证功能。

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)``

（2）LangChain和LlamaIndex：

这些框架简化了使用大型语言模型的工作。在一些场景下它们可以容简化提示管理和嵌入之类的复杂任务，使其易于入门。

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)``

（3）向量数据库

许多AI应用程序，例如RAG，依赖于存储上下文，以便于后续进行检索。

往往会使用到向量数据库存储向量以及执行相似性搜索，例如：Pinecone、Weaviate和PGVector。

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)

（4）DSPy

DSPy有助于自动优化提示，在微调AI响应时节省大量时间以及猜测。

from dsp import PromptOptimizer``   ``optimizer = PromptOptimizer()``optimized_prompt = optimizer.optimize("Write a poem about space.")``print(optimized_prompt)

（5）PyMuPDF和PyPDF2

如果AI应用需要从PDF或文档中提取数据，这些库是靠谱的选择。

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

（6）Pydantic

人工智能项目经常需要处理混乱、不可预测的数据，Pydantic优雅地可以清理、组织数据。

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())

跟踪观察

大模型应用的开发不是一触而就，开发只是第一步，在开发完之后还需要持续监控它的执行状况并对其优化。

Langsmith和Langsmith，这两个平台适合用于跟踪LLM调用情况，包括延迟、成本和输出等关键数据。

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

以上这些Python库可以用于构建可靠、可扩展和高效的AI应用程序。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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