AI 工程師必備！2025 年 11 個 Python 神級 Libraries 大公開！

11個每位AI工程師必知的Python庫

想要在2025年建立你的AI工程師工具包嗎？以下是你不能錯過的Python庫和框架！

隨著大型語言模型（LLMs）和生成式AI的普及，AI工程的相關性日益增加，AI工程師的角色也變得更加重要。

那麼，開發有用的AI應用程序需要什麼呢？你需要一個涵蓋模型互動、協調、數據管理等多方面的工具包。在這篇文章中，我們將介紹你在AI工程工具包中需要的Python庫和框架，內容包括：

– 在應用程序中整合LLMs
– 協調框架
– 向量儲存和數據管理
– 監控和可觀察性

讓我們開始吧。

1. Hugging Face Transformers

用途：Hugging Face Transformers庫是處理預訓練模型和自然語言處理（NLP）任務的瑞士軍刀。它是一個全面的NLP工具包，讓開發者能夠輕鬆訪問變壓器模型，無需深入的機器學習專業知識。

主要特點：

– 擁有數千個共享模型的龐大模型庫
– 針對不同架構（BERT、GPT、T5等）的統一API
– 快速任務實現的管道抽象
– 原生支持PyTorch和TensorFlow
– 學習資源：Hugging Face NLP課程

2. Ollama

用途：Ollama是一個用於本地運行和管理開源LLMs的框架。它簡化了在自己的硬件上運行如Llama和Mistral模型的過程，處理模型量化和部署的複雜性。

主要特點：

– 簡單的CLI/API來運行Llama、Mistral等模型
– 使用Modelfiles進行自定義模型微調
– 簡易的模型拉取和版本管理
– 內置模型量化
– 學習資源：Ollama課程 – 本地構建AI應用

3. OpenAI Python SDK

用途：OpenAI Python SDK是將OpenAI的語言模型集成到Python應用程序中的官方工具包。它提供了一個程序化接口，用於與GPT模型互動，處理所有底層API通信和令牌管理的複雜性。

主要特點：

– 針對所有OpenAI API的乾淨Python SDK
– 支持流式響應
– 函數調用功能
– 令牌計數工具
– 學習資源：官方開發者快速入門指南

4. Anthropic SDK

用途：Anthropic Python SDK是一個專門的客戶端庫，用於與Claude及其他Anthropic模型進行集成。它為基於聊天的應用程序和複雜的補全提供了乾淨的接口，內置支持流式和系統提示。

主要特點：

– 用於聊天補全的消息API
– 支持流式
– 系統提示處理
– 支持多模型（Claude 3系列）
– 學習資源：Anthropic Python SDK

5. LangChain

用途：LangChain是一個幫助開發者構建LLM應用程序的框架。它提供了抽象和工具，以將LLMs與其他計算或知識源結合起來。

主要特點：

– 用於工作流構建的鏈和代理抽象
– 內置記憶系統以進行上下文管理
– 支持多種格式的文檔加載器
– 用於語義搜索的向量存儲集成
– 模塊化提示管理系統
– 學習資源：LangChain for LLM應用開發 – DeepLearning.AI

6. LlamaIndex

用途：LlamaIndex是一個專門設計用於幫助開發者將自定義數據與LLMs連接的框架。它提供了將私有或領域特定數據導入、結構化和訪問的基礎設施。

主要特點：

– 用於各種來源（PDF、SQL等）的數據連接器
– 內置的RAG（檢索增強生成）模式
– 用於不同檢索策略的查詢引擎
– 結構化輸出解析
– RAG管道的評估框架
– 學習資源：使用LlamaIndex構建Agentic RAG – DeepLearning.AI

7. SQLAlchemy

用途：SQLAlchemy是一個SQL工具包和ORM（對象關聯映射器）。它將數據庫操作抽象為Python代碼，使數據庫交互更加Python化和可維護。

主要特點：

– 用於數據庫交互的強大ORM
– 支持多種SQL數據庫
– 連接池和引擎管理
– 使用Alembic進行架構遷移
– 使用Python語法構建複雜查詢
– 學習資源：SQLAlchemy統一教程

8. ChromaDB

用途：ChromaDB是一個開源的嵌入數據庫，旨在用於AI應用程序。它提供了有效的向量嵌入存儲和檢索，適合用於語義搜索和AI驅動的資訊檢索系統。

主要特點：

– 用於存儲和查詢嵌入的簡單API
– 多種持久性選項（內存、parquet、sqlite）
– 與流行LLM框架的直接集成
– 內置嵌入函數
– 學習資源：開始使用 – Chroma文檔

9. Weaviate

用途：Weaviate是一個雲原生的向量搜索引擎，可實現多種數據類型的語義搜索。它旨在高效處理大規模向量操作，同時通過GraphQL提供豐富的查詢能力。

主要特點：

– 基於GraphQL的查詢
– 多模態數據支持（文本、圖像等）
– 實時向量搜索
– 向量的CRUD操作
– 內置備份和恢復
– 學習資源：101T：處理文本數據 | Weaviate，101V：處理自己的向量 | Weaviate

10. Weights & Biases

用途：Weights & Biases是一個機器學習實驗跟蹤和模型監控平台。它幫助團隊監控、比較和改進機器學習模型，提供全面的日誌記錄和可視化能力。

主要特點：

– 自動日誌記錄的實驗跟蹤
– 模型性能可視化
– 數據集版本管理和跟蹤
– 系統性能監控（GPU、CPU、內存）
– 與主要機器學習框架的集成
– 學習資源：有效的MLOps：模型開發

11. LangSmith

用途：LangSmith是一個針對LLM應用程序的生產監控和評估平台。它提供了對LLM互動的見解，幫助你理解、調試和優化生產中的LLM驅動應用程序。

主要特點：

– LLM鏈的追蹤可視化
– 提示/響應日誌和分析
– 從生產流量創建數據集
– 提示和模型的A/B測試
– 成本和延遲跟蹤
– 與LangChain的直接集成
– 學習資源：LangSmith介紹

總結

以上就是目前的工具包。你可以將這一系列工具視為現代AI工程的工具包。你可以開始構建生產級的LLM應用程序，並根據需要使用這些工具。

最有效的工程師不僅了解單個庫的使用，還懂得如何利用這些工具來解決相關問題。我們鼓勵你多多實驗這些工具。未來可能會有變化，新框架可能會變得流行，但這些庫所解決的基本模式將始終保持相關。

在你持續開發AI應用程序的過程中，記住持續學習和社區參與也非常重要。祝你編程愉快，學習進步！

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這篇文章提供了一個全面的AI工程工具包，對於正在尋找資源的開發者來說無疑是個寶貴的指引。隨著技術的快速發展，這些工具的持續更新和實驗將是工程師們成功的關鍵。尤其是像Hugging Face和LangChain這樣的工具，不僅簡化了複雜的過程，還使得AI應用的開發變得更加高效和靈活。希望讀者能夠抓住這些機會，積極參與到這場技術革命中！

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。