7 Elektrowerkzeuge zum Erstellen von KI -Apps wie ein Profi

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Entwickler in wenigen Tagen KI -Ideen in voll funktionsfähige Apps verwandeln? Es mag wie Magie aussehen, aber es geht darum, die richtigen Tools intelligent und effizient zu verwenden. In diesem Handbuch untersuchen Sie 7 wesentliche Tools zum Erstellen von AI -Apps, die alles von Datenvorbereitung und intelligenter Logik bis hin zu Sprachmodellintegration, Bereitstellung und Benutzeroberflächendesign optimieren. Unabhängig davon, ob Sie einen schnellen Prototyp erstellen oder eine produktionsbereite Anwendung auf den Markt bringen, kann es den Unterschied machen, zu verstehen, welche Tools verwendet werden sollen und warum.

Inhaltsverzeichnis

• Werkzeugintegration für AI -Apps
• 7 Tools, die AI -Apps mit Strom versorgen
  • Werkzeug 1: Programmiersprachen
  • Werkzeug 2: Sprachmodelle und API
  • Werkzeug 3: Selbsthosting LLMs
  • Werkzeug 4: Orchestrierungs -Frameworks
  • Tool 5: Vektordatenbanken & Abruf
  • Werkzeug 6: UI -Entwicklungsoberflächen
  • Tool 7: Mlops & Bereitstellung
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Werkzeugintegration für AI -Apps

Tools spielen eine zentrale Rolle bei AI -Anwendungen. Sie können als Kernkomponenten Ihrer AI -App dienen oder Schlüsselfunktionen unterstützen, die die Funktionalität verbessern. Das Integrieren von Tools erhöht die Fähigkeit einer KI -Anwendung erheblich, genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Das folgende Diagramm zeigt den typischen Datenfluss innerhalb einer AI -Anwendung:

1. Der Benutzer beginnt mit der Eingabe von Daten (z. B. einer Abfrage).
2. Diese Eingabe fließt durch die LLM/API, die Argumentation und Inhaltserzeugung durchführt.
3. Als nächstes koordiniert die Orchestrierungsschicht Prozesse und stellt eine Verbindung zu einer Vektor -Datenbank her.
4. Schließlich interagiert der Benutzer über eine Front-End-Schnittstelle mit dem System.

7 Tools, die AI -Apps mit Strom versorgen

Erforschen wir nun die 7 Kernwerkzeuge, mit denen heute KI -Apps erstellt werden. Während Ihr genauer Stack je nach Zielen und Vorlieben variieren kann, bietet Ihnen dieses Toolkit eine vielseitige, skalierbare Grundlage für jedes KI-gesteuerte Projekt.

Werkzeug 1: Programmiersprachen

Eine Programmiersprache ist die Grundlage eines KI -Projekts. Es definiert das Ökosystem des Projekts. Es hilft auch bei der Bestimmung der Bibliotheken, die wir in unserem Projekt verwenden werden. Einige Programmiersprachen wie Python und JavaScript bieten eine große Anzahl von Bibliotheken für die Entwicklung von AI -Anwendungen. Zu den wichtigsten Auswahlmöglichkeiten gehören Python und JavaScript.

• Python fungiert als Anlaufstelle für ML-Apps, verfügt über unzählige Frameworks zum Erstellen von AI-Apps (Tensorflow, Pytorch, Scikit-Lern).
• JavaScript/TypeScript sind ideal für Web- und interaktive Apps (TensorFlow.js).

Werkzeug 2: Sprachmodelle und API

Große Sprachmodelle (LLMs) fungieren als Gehirn in AI -Apps. Diese LLMs sind Sprachmodelle, die Fragen effektiv beantworten können, indem sie über eine Benutzerabfrage nachdenken. Die Integration dieser LLMs in Ihre KI-Anwendungen führt dazu, dass Ihre Anwendungs-Supermächte so denken und entsprechend Entscheidungen treffen können, anstatt die IF-ELSE-Bedingungen zu hartcodieren.

• Es gibt mehrere LLMs auf dem Markt, die Open Source oder im Handel erhältlich sind. LLMs wie OpenAIs GPT-4O, Claude Sonnet 4 und Gemini 2.5 Pro sind einige der im Handel erhältlichen LLMs.
• LAMA 4, Deepseek R1 sind einige der auf dem Markt vorhandenen Open-Source-LLMs.
• Diese LLMs bieten Integrationsmethoden wie OpenAI -Completion -API oder Huggingface -Endpunkte, anhand derer wir diese LLMs problemlos in unsere AI -Anwendungen integrieren können.

Werkzeug 3: Selbsthosting LLMs

Wenn Sie Ihre persönlichen Daten nicht einem KI -Unternehmen aussetzen möchten. Einige Plattformen bieten Ihr lokales System Selbsthostfähigkeit. Auf diese Weise gewährleistet eine größere Kontrolle, Privatsphäre sowie Kosteneinsparungen. Plattformen wie Openllm, Ollama und VLLM bieten eine große Anzahl von Open-Source-LLMs, die auf Ihrem lokalen System gehostet werden können. Zu den wichtigsten Plattformen für Selbsthosting von Open-Source-LLMs gehören:

• OpenllM: Ein optimiertes Toolkit, mit dem Entwickler ihre eigenen LLMs (wie Lama, Mistral) als OpenAI-kompatible API-Endpunkte mit integrierter Chat-Benutzeroberfläche hosten können.
• Ollama: Es ist bekannt, dass das lokale LLM -Hosting vereinfacht wird. Sie können es einfach installieren und einfach über Terminal- oder REST -API ausführen.
• VLLM: Es ist ein Inferenzmotor von UC Berkeley. Es ist ein Hochleistungswerkzeug, das die LLM-Serviergeschwindigkeit und die Speichereffizienz stärkt.

Werkzeug 4: Orchestrierungs -Frameworks

Sie haben Ihre Tools, verschiedene LLMs und Frameworks definiert, aber jetzt werden Sie sie alle zusammen kompilieren. Die Antwort sind Orchestrierungsrahmen. Diese Frameworks werden häufig verwendet, um verschiedene Elemente Ihrer Tools in Ihrer KI -Anwendung zu kombinieren. Zu den Anwendungsfällen gehören die Erhöhung von Angaben, Speicherimplementierung und das Abrufen in Workflows. Einige Frameworks umfassen:

• Langchain: Es ist ein leistungsstarker Open-Source-Rahmen für den Bau von LLM-Anträgen. Es vereinfacht den vollständigen Entwicklungslebenszyklus wie Proform -Management- und Agenten -Workflows.
• Llamaindex: Es fungiert als Brücke zwischen Ihren Daten (Datenbanken, PDFs, Dokumente) und Großsprachmodellen zum Erstellen eines kontextbezogenen KI -Assistenten.
• Autogen: Es handelt sich um ein Open-Source-Orchestrierungs-Framework für Multi-Agent-Orchestrierungs, das es KI-Agenten ermöglicht, mit asynchronem Messaging in einer Umgebung zusammenzuarbeiten.

Lesen Sie auch: Vergleich zwischen Langchain und Llamaindex

Tool 5: Vektordatenbanken & Abruf

Moderne AI -Anwendungen erfordern spezielle Arten von Datenbanken, um Daten zu speichern. Frühere Anwendungsdaten werden häufig als Tabelle oder Objekte gespeichert. Jetzt hat sich der Speicher geändert. AI -Anwendungen speichern hoch dichte Einbettungen, für die eine spezielle Art von Datenbank wie Vector -Datenbank erforderlich ist. Diese Datenbanken speichern die Einbettungen optimiert, sodass Such- oder Ähnlichkeitssuche so reibungslos wie möglich sein kann. Es ermöglicht eine reibungslose Abruf Generation (LAG). Einige Vektordatenbank umfassen:

• Pinecone: Es handelt sich um eine Cloud Native Vector -Datenbank, die eine optimierte und hohe Leistung annt, die in der Skala am nächsten Nachbarn (Ann Neighbor) ist. Es verfügt über eine vollständig verwaltete Integration für semantische Suche.
• FAISS (Facebook-AI-Ähnlichkeitssuche): Es ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek, die für große Clusterbildung und semantische Suche vollständig optimiert ist. Es unterstützt sowohl CPU als auch GPU, wodurch die Geschwindigkeit des Abrufs erhöht wird.
• CHROMADB: Es handelt sich um eine Open-Source-Vektor-Datenbank, in der der In-Memory-Speicher liegt, was bedeutet, dass die Einbettungen im lokalen System gespeichert werden. Es gewährleistet einen hohen Durchsatz und skalierbaren Umgang oder Einbettungen.

Werkzeug 6: UI -Entwicklungsoberflächen

Eine AI -Anwendung benötigt eine Frontend, um dem Benutzer mit seiner Komponente zu interagieren. In Python gibt es einige Frameworks, die eine Mindestmenge an Code erfordern, und Ihr Frontend ist in Minuten fertig. Diese Frameworks sind leicht zu lernen und haben bei der Verwendung viel Flexibilität. Dadurch können Benutzer visuell mit KI -Modellen interagieren. Einige Frameworks umfassen:

• Streamlit: Eine Open -Source -Python -Bibliothek, die Datenskripte in Webanwendungen mit Echtzeit -Updates, Diagrammen und Widgets umwandelt, ohne dass Frontend -Codierung bekannt ist.
• Gradio: Es handelt sich um eine leichte Bibliothek, mit der Sie jede Funktion oder ein KI -Modell als Webanwendung mit Eingabe- und Ausgabefeldern, Live -Sharable -Links und einfacher Bereitstellung einwickeln können.

Lesen Sie auch: Stromlit vs Gradio: Dashboards in Python bauen Sie Dashboards

Tool 7: Mlops & Bereitstellung

Machine Learning Operatons (MLOPS) ist ein fortschrittliches Konzept für die Erstellung von AI -Anwendungen. Anwendungen der Produktionsstufe benötigen Daten zu Modelllebenszyklus und Überwachung. Mlops orchestrieren Sie die gesamte ML -Lebenszyle, die von der Entwicklung bis zur Überwachung der Leistung beginnt. Es schafft eine Brücke zwischen AI -Anwendungsentwicklung und seiner Bereitstellung. Es gibt einige Tools, die diese Prozesse vereinfachen. Kernwerkzeuge und Plattformen:

• MLFLOW: Es erleichtert die Experimentverfolgung, die Modelsregistrierung und das Erstellen eines Inferenzservers. Die Anwendung kann mit MLSERVER oder sogar FASTAPI containerisiert und bereitgestellt werden.
• Kubernetes: Es ermöglicht die Bereitstellung von AI- und ML -Anwendungen, die normalerweise in Docker -Containern verpackt sind, wodurch der Bereitstellungsprozess einfacher ist und die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit erhöht wird.

Lesen Sie auch: Erstellen von LLM -Anwendungen mit einem schnellen Engineering

Abschluss

Mit diesem Leitfaden können Sie die richtigen Werkzeuge zum effektiven Erstellen von AI -Apps auswählen. Programmiersprachen wie Python bilden die Stiftung, indem sie die Logik und das Ökosystem der App definieren. LLMs und APIs fügen Intelligenz hinzu, indem sie Argumentation und Inhaltsgenerierung ermöglichen, während selbst gehostete Modelle mehr Kontrolle und Privatsphäre bieten. Orchestrierungsrahmen wie Langchain und Autogen helfen, Eingabeaufforderungen zu ketten, Speicher zu verwalten und Tools zu integrieren. Vektordatenbanken wie Pinecone, Faiss und Chromadb unterstützen die schnelle semantische Such- und Stromabruf-Generation. UI-Tools wie Streamlit und Gradio machen es einfach, benutzerfreundliche Schnittstellen zu erstellen, und MLOPS-Plattformen wie MLFlow und Kubernetes verwalten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung.

Mit diesem Toolkit ist das Erstellen intelligenter Anwendungen zugänglicher als je zuvor.

Häufig gestellte Fragen

A. Nein, es ist nicht notwendig, alle Tools anfänglich zu übernehmen. Sie können mit einem minimalen Setup beginnen - wie Python, OpenAI -API und Gradio schnell, um sie schnell zu prototypisieren. Wenn Ihre Anwendungskala in Komplexität oder Verwendung skaliert, können Sie nach und nach Vektor -Datenbanken, Orchestrierungs -Frameworks und MLOPS -Tools für Robustheit und Leistung einbeziehen.

A. Selbsthosting bietet eine bessere Kontrolle über Datenschutz, Latenz und Anpassung. Während APIs für schnelle Experimente bequem sind, wird das Hosting von Modellen vor Ort oder lokaler Ausmaß im Maßstab kostengünstiger und ermöglicht die Feinabstimmung, die Sicherheitshärtung und die Offline-Funktionen.

A. Obwohl die Orchestrierungsrahmen für einfache Aufgaben nicht obligatorisch sind, sind sie für mehrstufige Workflows, die eine schnelle Verkettung, Speicherhandhabung, Werkzeugverwendung und Abrufgeneration (LAG) beinhalten, von großem Nutzen. Sie abstrakten komplexe Logik und ermöglichen modularere, wartbare AI -Pipelines.

A. Ja, Sie können KI -Apps auf lokalen Servern, Kantengeräten oder leichten Plattformen wie Digitalocean bereitstellen. Mit Docker oder ähnlichen Containerisierungstools kann Ihre Anwendung sicher und effizient ausführen, ohne sich auf große Cloud -Anbieter zu verlassen.

A. MLOPS -Tools wie MLFlow, Fiddler oder Prometheus helfen Ihnen bei der Verfolgung der Modellverwendung, Erkennung von Datendrift, Überwachungslatenz und Protokollfehlern. Diese Tools gewährleisten die Zuverlässigkeit und helfen Ihnen, fundierte Entscheidungen über Umschulung oder Skalierungsmodelle zu treffen.

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