译者 | 晶颜
审校 | 重楼
想要像专业人士一样高效地构建AI应用程序？这7大核心工具必不可少！
你是否曾好奇开发者如何在短短数日内将人工智能构想转化为功能完备的应用程序？这看似不可思议，实则源于对恰当工具的智慧且高效运用。本指南将为你介绍构建AI应用程序的七大核心工具，它们能简化从数据准备、智能逻辑构建到语言模型集成、部署及用户界面设计的全流程。无论你是打造快速原型，还是开发可投入生产的应用，了解这些工具及其适用场景都将起到至关重要的作用。
AI应用程序的工具集成
工具在人工智能应用中占据核心地位，它们既可以作为AI应用的核心组件，也能成为支持功能增强的关键特性。集成合适的工具能显著提升人工智能应用程序产出准确、可靠结果的能力。以下为人工智能应用程序中的典型数据流：
- 用户首先输入数据（如查询内容）。
- 输入数据经由LLM/API处理，执行推理与内容生成。
- 接下来，编排层协调各项进程，并与矢量数据库建立连接。
- 最终，用户通过前端界面与系统进行交互。
支持AI应用的7大工具
接下来，我们将探讨塑造当今人工智能应用构建方式的七大核心工具。尽管具体的技术栈可能因目标与偏好有所差异，但这些工具为任何AI驱动的项目提供了多功能、可扩展的基础。
工具1：编程语言
编程语言是所有人工智能项目的基石，它决定了项目的生态系统，并影响着项目中所使用的库。部分编程语言（如Python和JavaScript）拥有丰富的库，为开发人工智能应用程序提供了便利。关键选项包括Python和JavaScript。
- Python作为机器学习应用的首选语言，拥有大量用于构建AI应用程序的框架（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）。
- JavaScript/TypeScript适用于网页及交互式应用（如TensorFlow.js）。
工具2：语言模型和API
大型语言模型（LLM）在人工智能应用程序中扮演着“大脑”的角色。这些语言模型能够通过分析用户查询，高效地给出答案。你将其集成到AI应用程序中，可赋予应用程序“超能力”，使其能够自主思考并做出决策，而非依赖硬编码的if-else条件。
- 市场上有多种开源或商用的LLM，商用LLM包括OpenAI的GPT-4、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro等；
- 开源LLM则有Llama 4、Deepseek R1等；
- 这些LLM提供了多种集成方式，例如OpenAI补全API或HuggingFace端点，便于将其集成到AI应用程序中。
工具3：自托管LLM
如果你不愿将个人数据暴露给人工智能公司，部分平台可提供本地系统的自托管功能。这种方式能确保更好的控制性、隐私性，并节省成本。OpenLLM、Ollama和vLLM等平台提供了大量可在本地系统托管的开源LLM。下面是一些主要的自托管开源LLM平台：
- OpenLLM：一个简化的工具包，允许开发者将自己的LLM（如Llama、Mistral）托管为与OpenAI兼容的API端点，并内置聊天界面。
- Ollama：以简化本地LLM托管著称，可通过终端或REST API轻松安装和运行。
- vLLM：由加州大学伯克利分校开发的推理引擎，是提升LLM服务速度和内存效率的高性能工具。
工具4：编排框架
在确定了所选工具、不同的LLM及框架后，需要借助编排框架将它们整合在一起。这些框架广泛用于组合AI应用程序中工具的不同元素，适用于工作流中的链接提示、内存实现和检索等场景。以下是一些主要框架：
- LangChain：一个强大的开源框架，用于构建LLM驱动的应用程序，旨在简化提示管理、代理工作流等完整开发生命周期。
- LlamaIndex：充当数据（数据库、PDF、文档等）与大型语言模型之间的桥梁，用于构建上下文丰富的人工智能助手。
- AutoGen：一个开源的多代理编排框架，使AI代理能通过异步消息传递在环境中进行协作。
工具5：矢量数据库和检索
现代人工智能应用需要特殊类型的数据库来存储数据。以前，应用程序数据多以表格或对象形式存储，而现在人工智能应用程序存储的是高度密集的嵌入，这就需要矢量数据库这类特殊数据库。它们以优化的方式存储嵌入，以确保搜索或相似搜索的顺畅进行，并支持平滑的检索增强生成（RAG）。以下是一些主要的矢量数据库：
- Pinecone：一个云原生向量数据库，提供了优化且高性能的大规模近似最近邻（ANN）搜索，内置完全管理的集成语义搜索功能。
- FAISS（Facebook AI Similarity Search）：它是一个强大的开源库，完全针对大规模聚类和语义搜索进行了优化。它支持CPU和GPU，提高了检索速度。
- ChromaDB：这是一个开源的矢量数据库，强调内存存储。这意味着它将嵌入存储在本地系统中，确保了高吞吐量和可扩展的处理或嵌入。
工具6：UI开发接口
人工智能应用程序需要前端界面以使用户能够与其组件进行交互。Python中存在一些框架，仅需少量代码即可在几分钟内完成前端构建。这些框架易于学习且使用灵活，能支持用户与人工智能模型进行可视化交互。以下是一些主要框架：
- Streamlit：一款开源Python库，无需任何前端编码知识，即可将数据脚本转换为具备实时更新、图表及小部件功能的Web应用程序。
- Gradio：一个轻量级库，可将任意函数或AI模型封装为Web应用程序，配备输入输出字段、实时共享链接，且易于部署。
工具7：MLOps与部署
机器学习操作（MLOps）是构建人工智能应用的高级概念。生产级应用程序需要获取关于模型生命周期和监控的数据。MLOps对机器学习从开发、版本控制到性能监控的全生命周期进行编排，在AI应用程序的开发与部署之间搭建起桥梁。部分工具可简化这些流程，核心工具与平台如下：
- MLflow：有助于实现实验跟踪、模型注册及推理服务器构建。应用程序可通过MLServer乃至FastAPI进行容器化与部署。
- Kubernetes：支持部署通常打包于Docker容器中的AI与机器学习应用程序，简化部署流程，提升可扩展性与可用性。
结语
本指南旨在协助你选择合适的工具，以高效构建AI应用程序。Python等编程语言通过定义应用程序的逻辑与生态系统构成基础；LLM及API通过支持推理与内容生成赋予应用智能，而自托管模型则提供更强的控制性与隐私保障；LangChain、AutoGen等编排框架可以助力链接提示、管理内存及集成工具；Pinecone、FAISS、ChromaDB等矢量数据库支持快速语义搜索与高效的检索增强生成（RAG）；Streamlit、Gradio等UI工具可以轻松地构建用户友好型界面；MLflow、Kubernetes等MLOps平台则负责管理部署、监控与扩展。
借助上述工具包，构建智能应用程序变得前所未有的便捷，你只需要一个创意和几行代码，就可以轻松实现下一项人工智能突破。
原文标题：7 Power Tools to Build AI Apps Like a Pro，作者：Harsh Mishra
