譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

想要像專業(yè)人士一樣高效地構(gòu)建AI應用程序？這7大核心工具必不可少！

你是否曾好奇開發(fā)者如何在短短數(shù)日內(nèi)將人工智能構(gòu)想轉(zhuǎn)化為功能完備的應用程序？這看似不可思議，實則源于對恰當工具的智慧且高效運用。本指南將為你介紹構(gòu)建AI應用程序的七大核心工具，它們能簡化從數(shù)據(jù)準備、智能邏輯構(gòu)建到語言模型集成、部署及用戶界面設計的全流程。無論你是打造快速原型，還是開發(fā)可投入生產(chǎn)的應用，了解這些工具及其適用場景都將起到至關(guān)重要的作用。

AI應用程序的工具集成

工具在人工智能應用中占據(jù)核心地位，它們既可以作為AI應用的核心組件，也能成為支持功能增強的關(guān)鍵特性。集成合適的工具能顯著提升人工智能應用程序產(chǎn)出準確、可靠結(jié)果的能力。以下為人工智能應用程序中的典型數(shù)據(jù)流：

• 用戶首先輸入數(shù)據(jù)（如查詢內(nèi)容）。
• 輸入數(shù)據(jù)經(jīng)由LLM/API處理，執(zhí)行推理與內(nèi)容生成。
• 接下來，編排層協(xié)調(diào)各項進程，并與矢量數(shù)據(jù)庫建立連接。
• 最終，用戶通過前端界面與系統(tǒng)進行交互。

支持AI應用的7大工具

接下來，我們將探討塑造當今人工智能應用構(gòu)建方式的七大核心工具。盡管具體的技術(shù)棧可能因目標與偏好有所差異，但這些工具為任何AI驅(qū)動的項目提供了多功能、可擴展的基礎。

工具1：編程語言

編程語言是所有人工智能項目的基石，它決定了項目的生態(tài)系統(tǒng)，并影響著項目中所使用的庫。部分編程語言（如Python和JavaScript）擁有豐富的庫，為開發(fā)人工智能應用程序提供了便利。關(guān)鍵選項包括Python和JavaScript。

• Python作為機器學習應用的首選語言，擁有大量用于構(gòu)建AI應用程序的框架（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）。
• JavaScript/TypeScript適用于網(wǎng)頁及交互式應用（如TensorFlow.js）。

工具2：語言模型和API

大型語言模型（LLM）在人工智能應用程序中扮演著“大腦”的角色。這些語言模型能夠通過分析用戶查詢，高效地給出答案。你將其集成到AI應用程序中，可賦予應用程序“超能力”，使其能夠自主思考并做出決策，而非依賴硬編碼的if-else條件。

• 市場上有多種開源或商用的LLM，商用LLM包括OpenAI的GPT-4、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro等；
• 開源LLM則有Llama 4、Deepseek R1等；
• 這些LLM提供了多種集成方式，例如OpenAI補全API或HuggingFace端點，便于將其集成到AI應用程序中。

工具3：自托管LLM

如果你不愿將個人數(shù)據(jù)暴露給人工智能公司，部分平臺可提供本地系統(tǒng)的自托管功能。這種方式能確保更好的控制性、隱私性，并節(jié)省成本。OpenLLM、Ollama和vLLM等平臺提供了大量可在本地系統(tǒng)托管的開源LLM。下面是一些主要的自托管開源LLM平臺：

• OpenLLM：一個簡化的工具包，允許開發(fā)者將自己的LLM（如Llama、Mistral）托管為與OpenAI兼容的API端點，并內(nèi)置聊天界面。
• Ollama：以簡化本地LLM托管著稱，可通過終端或REST API輕松安裝和運行。
• vLLM：由加州大學伯克利分校開發(fā)的推理引擎，是提升LLM服務速度和內(nèi)存效率的高性能工具。

工具4：編排框架

在確定了所選工具、不同的LLM及框架后，需要借助編排框架將它們整合在一起。這些框架廣泛用于組合AI應用程序中工具的不同元素，適用于工作流中的鏈接提示、內(nèi)存實現(xiàn)和檢索等場景。以下是一些主要框架：

• LangChain：一個強大的開源框架，用于構(gòu)建LLM驅(qū)動的應用程序，旨在簡化提示管理、代理工作流等完整開發(fā)生命周期。
• LlamaIndex：充當數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)庫、PDF、文檔等）與大型語言模型之間的橋梁，用于構(gòu)建上下文豐富的人工智能助手。
• AutoGen：一個開源的多代理編排框架，使AI代理能通過異步消息傳遞在環(huán)境中進行協(xié)作。

工具5：矢量數(shù)據(jù)庫和檢索

現(xiàn)代人工智能應用需要特殊類型的數(shù)據(jù)庫來存儲數(shù)據(jù)。以前，應用程序數(shù)據(jù)多以表格或?qū)ο笮问酱鎯ΓF(xiàn)在人工智能應用程序存儲的是高度密集的嵌入，這就需要矢量數(shù)據(jù)庫這類特殊數(shù)據(jù)庫。它們以優(yōu)化的方式存儲嵌入，以確保搜索或相似搜索的順暢進行，并支持平滑的檢索增強生成（RAG）。以下是一些主要的矢量數(shù)據(jù)庫：

• Pinecone：一個云原生向量數(shù)據(jù)庫，提供了優(yōu)化且高性能的大規(guī)模近似最近鄰（ANN）搜索，內(nèi)置完全管理的集成語義搜索功能。
• FAISS（Facebook AI Similarity Search）：它是一個強大的開源庫，完全針對大規(guī)模聚類和語義搜索進行了優(yōu)化。它支持CPU和GPU，提高了檢索速度。
• ChromaDB：這是一個開源的矢量數(shù)據(jù)庫，強調(diào)內(nèi)存存儲。這意味著它將嵌入存儲在本地系統(tǒng)中，確保了高吞吐量和可擴展的處理或嵌入。

工具6：UI開發(fā)接口

人工智能應用程序需要前端界面以使用戶能夠與其組件進行交互。Python中存在一些框架，僅需少量代碼即可在幾分鐘內(nèi)完成前端構(gòu)建。這些框架易于學習且使用靈活，能支持用戶與人工智能模型進行可視化交互。以下是一些主要框架：

• Streamlit：一款開源Python庫，無需任何前端編碼知識，即可將數(shù)據(jù)腳本轉(zhuǎn)換為具備實時更新、圖表及小部件功能的Web應用程序。
• Gradio：一個輕量級庫，可將任意函數(shù)或AI模型封裝為Web應用程序，配備輸入輸出字段、實時共享鏈接，且易于部署。

工具7：MLOps與部署

機器學習操作（MLOps）是構(gòu)建人工智能應用的高級概念。生產(chǎn)級應用程序需要獲取關(guān)于模型生命周期和監(jiān)控的數(shù)據(jù)。MLOps對機器學習從開發(fā)、版本控制到性能監(jiān)控的全生命周期進行編排，在AI應用程序的開發(fā)與部署之間搭建起橋梁。部分工具可簡化這些流程，核心工具與平臺如下：

• MLflow：有助于實現(xiàn)實驗跟蹤、模型注冊及推理服務器構(gòu)建。應用程序可通過MLServer乃至FastAPI進行容器化與部署。
• Kubernetes：支持部署通常打包于Docker容器中的AI與機器學習應用程序，簡化部署流程，提升可擴展性與可用性。

結(jié)語

本指南旨在協(xié)助你選擇合適的工具，以高效構(gòu)建AI應用程序。Python等編程語言通過定義應用程序的邏輯與生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成基礎；LLM及API通過支持推理與內(nèi)容生成賦予應用智能，而自托管模型則提供更強的控制性與隱私保障；LangChain、AutoGen等編排框架可以助力鏈接提示、管理內(nèi)存及集成工具；Pinecone、FAISS、ChromaDB等矢量數(shù)據(jù)庫支持快速語義搜索與高效的檢索增強生成（RAG）；Streamlit、Gradio等UI工具可以輕松地構(gòu)建用戶友好型界面；MLflow、Kubernetes等MLOps平臺則負責管理部署、監(jiān)控與擴展。

借助上述工具包，構(gòu)建智能應用程序變得前所未有的便捷，你只需要一個創(chuàng)意和幾行代碼，就可以輕松實現(xiàn)下一項人工智能突破。

原文標題：7 Power Tools to Build AI Apps Like a Pro，作者：Harsh Mishra