探索17个每个AI工程师都应掌握的核心Python库。
无论是管理敏感的API密钥、构建稳健的API还是整合创新的大语言模型（LLMs），这些库都旨在简化你的工作流程并增强系统的可靠性。这可以视为你的导航指南，帮助你在不断演变的人工智能工程领域中游刃有余——让你更专注于构建有影响力的、可扩展的解决方案。 17个核心Python库TL;DR 关键要点：
数据验证和配置通过Pydantic、Pydantic Settings和Python-dotenv等库简化，确保数据处理干净且安全。
后端开发通过FastAPI简化API创建和Celery简化异步任务管理变得高效。
数据管理由PostgreSQL、MongoDB、SQLAlchemy、Alembic和Pandas等工具支持，实现高效存储、操作和数据库操作。
通过LangChain、LlamaIndex以及来自OpenAI和其他公司的API简化大语言模型（LLMs）的集成，并使用Pinecone和Weaviate等向量数据库工具进行嵌入管理。
可观测性和专门工具如Langfuse、DSPy、PyMuPDF和Jinja增强监控、提示优化和文档处理功能。
数据验证与配置可靠的AI系统始于干净、结构化且经过验证的数据。
像Pydantic和Python-dotenv这样的Python库简化了复杂的数据验证和配置过程，确保你的应用程序建立在坚实的基础上。Pydantic：这个库强制类型约束并验证数据，确保一致性和准确性。
它是你在AI工作流中结构化数据的关键。Pydantic Settings：这是Pydantic的一个扩展工具，集中管理应用程序设置并验证配置，使环境复杂性更容易管理。
Python-dotenv：使用这个库可以安全且直接地将敏感信息如API密钥和环境变量加载到你的应用程序中。
后端开发高效的后端系统是AI应用的基础，允许无缝的API交互和异步任务管理。
像FastAPI和Celery这样的库简化了这些过程，让你能够专注于构建稳健的AI解决方案。FastAPI：以其速度和简洁性而闻名，FastAPI与Pydantic无缝集成，使API开发既高效又可靠。
Celery：这个任务队列库通过将工作负载分布在线程或机器上支持可扩展性和异步处理，在高负载下确保高性能。
适合AI开发者的Python库 观看YouTube上的视频：
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数据管理
有效数据管理对于确保顺畅的数据存储、检索和操作至关重要。Python提供了多种库来轻松处理关系型和非关系型数据。
PostgreSQL 和 MongoDB：这些数据库分别用于存储结构化和非结构化数据，是适合AI项目的多功能选择。
Psycopg 和 PyMongo：这些库提供了与PostgreSQL和MongoDB高效交互的接口，简化了数据库操作。
SQLAlchemy：这个对象关系映射器（ORM）通过让你用Python对象而不是原始SQL查询来工作来简化数据库交互。
Alembic：Alembic是SQLAlchemy的一个伴侣工具，直接从Python代码处理数据库迁移，确保你的数据库模式随着应用程序的发展而演变。
Pandas：Pandas是一个用于数据操作和分析的核心库，提供了强大的工具来以易于理解的方式结构化、处理和分析数据。
人工智能集成 将高级人工智能能力如大语言模型（LLMs）整合到你的应用中需要专门的框架和API。这些工具简化了过程并增强了你的人工智能系统的功能。LLM APIs：来自OpenAI、Anthropic 和 Google等提供商的API使预训练语言模型无缝嵌入到你的工作流中成为可能。
Instructor：This 库增强了结构化输出和数据验证的功能，使构建可靠且高效的 AI 应用程序变得更加容易。
<\/p>LangChain 和 LlamaIndex：Llm 框架旨在为 Llm 构建应用程序。
它们的灵活性及其功能使其适用于广泛的生产用例。<\/p> 向量数据库 向量嵌入对于任务如检索增强生成（RAG）以及相似性搜索至关重要。用于向量数据库的 Python 库优化了嵌入的存储与检索。Pinecone, Weaviate, Quadrant, 和 PGVector：这些工具专门设计用于管理向量嵌入，在 AI 应用程序中实现快速准确的相似性搜索。
<\/p> 可观测性和监控 监控 AI 系统对于理解性能、识别瓶颈以及管理成本至关重要。可观测性工具为你提供有关模型及应用程序行为的重要见解。Langfuse 和 LangSmith：Llm 交互跟踪平台包括提示、输出、延迟及成本等信息，在提供系统性能全面视图的同时帮助你了解其行为。
<\/p> 专门工具 某些人工智能开发中的挑战需要专门工具来满足独特需求，例如文档处理、提示优化以及动态内容生成。DSPy：DSPy：这个库专注于优化提示并构建模块化 AI 系统，帮助你细化工作流程并提高效率。<\/强>
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最后思考 这17个 Python 库代表了每个 AI 工程师都应掌握的核心工具。从数据验证到后端开发再到人工智能集成及可观测性等方面的应用场景中它们赋予你构建部署维护可扩展人工智能系统的权力。通过使用这些工具你可以精简工作流程增强系统可靠性并将更多精力集中在满足不断变化需求的人工智能解决方案上。 媒体来源：Dave Ebbelaar
