Langchain × FastAPI × Uvicorn：构建高性能AI服务三驾马车

大家好我是太阳鸟，在弄完Langchain 的后台服务后如果需要前端调用那么就需要将服务开发弄成 web 服务、 搭建接口， 发现在 Python 里面有 几个轻量级的插件 FastAPI + Uvicorn 可以快速搭建 API 网关 和 API 文档服务.

技术栈定位

组件	角色定位	核心价值
Langchain	AI逻辑编排框架	智能体流程控制、工具集成
FastAPI	现代化Web框架	API构建、数据验证、文档生成
Uvicorn	异步服务器网关接口(ASGI)	高性能请求处理、异步支持

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FastAPI：AI服务的极速引擎

核心优势

1. 闪电速度：基于Starlette框架，性能媲美NodeJS和Go
2. 自动文档：集成Swagger UI和ReDoc，自动生成API文档
3. 数据验证：Pydantic模型确保输入输出数据结构正确
4. 异步支持：原生支持async/await，完美匹配AI请求特性

Langchain集成示例

from fastapi import FastAPI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

# 定义请求模型
class QueryRequest(BaseModel):
    question: str
    temperature: float = 0.7

# 初始化Langchain组件
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["question"],
    template="你是一个AI助手。回答用户问题：{question}"
)
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAI(), prompt=prompt)

@app.post("/ask")
async def ask_question(request: QueryRequest):
    """处理用户问答请求"""
    response = await llm_chain.arun(
        question=request.question,
        temperature=request.temperature
    )
    return {
   
   "answer": response}

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Uvicorn：高性能的ASGI服务器

为何选择Uvicorn？

1. 超高性能：基于uvloop和httptools，C语言核心优化
2. 热重载：开发时自动检测代码变更并重启
3. 轻量级：最小化资源占用，适合AI计算密集型场景
4. 协议支持：完整支持HTTP/1.1和WebSockets

启动配置示例

uvicorn main:app --reload --workers 4 --host 0.0.0.0 --port 8000

• --reload：开发模式，代码变更自动重启
• --workers 4：启用4个工作进程
• --host 0.0.0.0：监听所有网络接口
• --port 8000：服务端口

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三组件协作架构