【FastAPI】 AI场景快速学习指南

AI 开发场景设计的 FastAPI 快速学习指南

一、核心概念速成（AI 开发特别版）

1. 异步架构优势

# 专为 LangChain 设计的异步端点
@app.post("/ai/chat")
async def chat_completion(query: str):
    # 异步调用 LangChain
    result = await langchain_agent.acall(query)
    return {"response": result}

2. 请求验证（Pydantic 强化）

from pydantic import BaseModel, Field

class ChatRequest(BaseModel):
    query: str = Field(..., min_length=2, 
                      description="用户提问内容")
    model: str = Field("gpt-4", 
                      regex="^(gpt-3.5|gpt-4|claude)$")
    temperature: float = Field(0.7, ge=0, le=1)

二、AI 开发必备功能模块

1. 流式响应（SSE 实现）

from sse_starlette.sse import EventSourceResponse

@app.get("/ai/stream")
async def stream_response(prompt: str):
    async def event_generator():
        async for chunk in langchain_stream(prompt):
            yield {"data": chunk}
    
    return EventSourceResponse(event_generator())

2. 文件上传处理（RAG 场景）

from fastapi import UploadFile, File
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader

@app.post("/upload")
async def upload_knowledge(file: UploadFile = File(...)):
    # 保存上传文件
    with open(f"uploads/{file.filename}", "wb") as f:
        f.write(await file.read())
    
    # 使用 LangChain 处理文档
    loader = PyPDFLoader(f"uploads/{file.filename}")
    docs = loader.load()
    return {"status": "processed", "pages": len(docs)}

3. 认证中间件（API 密钥验证）

from fastapi.security import APIKeyHeader
from fastapi import HTTPException, Depends

api_key_header = APIKeyHeader(name="X-API-KEY")

async def verify_key(api_key: str = Depends(api_key_header)):
    if api_key != "SECRET_KEY":
        raise HTTPException(status_code=403, detail="Invalid key")
    return api_key

@app.get("/secure", dependencies=[Depends(verify_key)])
async def secure_endpoint():
    return {"message": "Auth passed"}

三、LangChain 集成实战

1. 依赖注入系统

from langchain.chains import RetrievalQA
from fastapi import Depends

def get_qa_chain():
    # 初始化 LangChain 组件
    return RetrievalQA.from_chain_type(...)

@app.post("/rag")
async def rag_query(
    request: ChatRequest,
    qa_chain: RetrievalQA = Depends(get_qa_chain)
):
    result = await qa_chain.acall(request.query)
    return {"answer": result["result"]}

2. 全局状态管理

from contextlib import asynccontextmanager
from langchain.vectorstores import Chroma

@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    # 启动时加载向量数据库
    app.state.vector_db = Chroma(persist_directory="data")
    yield
    # 关闭时清理资源
    await app.state.vector_db.close()

app = FastAPI(lifespan=lifespan)

四、性能优化技巧

1. 中间件缓存

from fastapi.middleware.httpsredirect import HTTPSRedirectMiddleware
from fastapi.middleware.gzip import GZipMiddleware

app.add_middleware(GZipMiddleware)  # 启用压缩

2. 异步数据库访问

from databases import Database

database = Database("postgresql://user:pass@localhost/db")

@app.on_event("startup")
async def connect_db():
    await database.connect()

@app.get("/users")
async def get_users():
    query = "SELECT * FROM users"
    return await database.fetch_all(query)

五、调试与测试方案

1. 实时 API 调试

# 使用内置测试客户端
curl -X POST "http://localhost:8000/ai/chat" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"query":"LangChain是什么？"}'

2. 自动化测试样例

from fastapi.testclient import TestClient

def test_rag_endpoint():
    client = TestClient(app)
    response = client.post("/rag", json={
        "query": "如何部署AI模型？"
    })
    assert "部署" in response.json()["answer"]

六、生产部署方案

1. Docker 容器化

FROM python:3.9-slim

RUN pip install fastapi uvicorn langchain-chroma

COPY . /app
WORKDIR /app

CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]

2. 性能监控配置

from prometheus_fastapi_instrumentator import Instrumentator

Instrumentator().instrument(app).expose(app)

学习路线建议（7天速成）

天数	重点内容	实战项目
1	异步基础+API设计	创建聊天端点
2	请求验证+错误处理	实现文件上传解析
3	依赖注入+中间件	添加API密钥认证
4	LangChain集成	构建RAG问答接口
5	流式响应+SSE	实现打字机效果回复
6	测试+部署	容器化+监控系统搭建
7	性能优化	缓存+数据库连接池优化

推荐学习资源

1. 官方文档：fastapi.tiangolo.com
2. 实战课程：《FastAPI 构建 ML 服务》(Coursera)
3. 调试工具：Postman + VSCode REST Client
4. 性能分析：Py-Spy + Uvicorn 日志监控

建议从创建简单的 LangChain 集成端点开始，逐步添加流式响应、认证机制等生产级功能。使用 uvicorn main:app --reload 开启实时重载开发模式，快速迭代验证功能。