趋近智
构建功能性LLM工作流程需要连接其不同的组成部分。尽管理论上可以使用多种编程语言,Python已成为LLM开发的主要标准。Python的流行并非偶然;其适用性由多个因素共同促成。
Python拥有一个为数据处理、科学计算、机器学习 (machine learning)以及越来越多的LLM操作专门设计的无与伦比的库和框架生态系统。这个庞大的集合大大加快了开发速度:
transformers库可方便地直接在Python中访问数千个预训练 (pre-training)模型,包括许多LLM。这种丰富的环境意味着开发人员通常无需从头开始构建基本组件。相反,他们可以运用现有且经过充分测试的工具来组装复杂的应用程序。围绕这些库的庞大活跃社区也提供了充足的文档、教程和支持。
图示说明了Python在LLM工作流程中连接各个组件的作用。
Python的语法因其清晰性及与纯英语的相似性而受到称赞。这使得代码相对容易编写、理解和维护,在处理LLM工作流程潜在复杂的逻辑时,这是一个重要优势。构建提示、解析响应、根据LLM输出管理条件逻辑以及将多个操作连接起来,都可能变得错综复杂。Python的可读性有助于管理这种复杂性。此外,其解释型特性促进快速原型制作和迭代,使开发人员能够快速尝试不同的提示、模型和工作流程结构。
LLM应用很少孤立存在。它们需要与各种外部系统、数据源和API交互。Python作为一种集成语言表现出色,常被称为“胶水代码”。它提供直接的方法来:
这种灵活性使构建将LLM作为更大系统中一个组件的端到端应用变得实际。
大多数主要LLM提供商(OpenAI、Anthropic、Google、Cohere等)通过提供官方软件开发工具包(SDK)来优先支持Python。这些SDK简化了与API交互的过程,处理了认证、请求格式、响应解析和错误处理等细节。使用官方SDK通常比发送原始HTTP请求更方便且不易出错,尽管Python的requests等库在需要时使后者方法完全可行。
由于LLM常与特定数据集结合使用(例如在RAG系统中),有效的数据处理非常必要。Python,以及Pandas等库和LlamaIndex中提供的专用数据加载器及索引器,为摄取、清洗、转换和准备供LLM使用的数据提供了强大的工具。从读取文本文件和网页到计算用于向量 (vector)存储的文本嵌入 (embedding)等任务,都在Python生态系统中得到良好支持。
Python是数据科学和机器学习 (machine learning)等更广泛方面的主导语言。因此,大量与AI相关的研究、工具开发和实际实现都首先在Python中进行。选择Python进行LLM开发可使您的工作与行业标准保持一致,更容易找到相关资源和人才,并确保获取该方向的最新进展。
总之,Python广泛的库、易用性、集成优势、强大的API支持、数据处理能力以及作为行业标准的地位,使其成为开发、试用和部署LLM工作流程及应用的非常合适的选择。本课程将大量使用Python及其生态系统来构建实用的LLM驱动系统。
简洁的语法。内置调试功能。从第一天起就可投入生产。
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transformers库的官方文档,该库允许Python用户访问包括大型语言模型在内的众多预训练模型。© 2026 ApX Machine LearningAI伦理与透明度•