为什么选择Python进行LLM开发？

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。

AI和数据科学的丰富生态系统

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：

• 核心库： 像NumPy（用于数值运算）和Pandas（用于数据处理）这样的工具是任何数据密集型应用的必备，包括那些为LLM准备数据的应用。
• 机器学习集成： Scikit-learn提供多种算法和工具，可以补充LLM工作流程，例如在数据预处理或评估输出方面。
• 专用LLM框架： 像LangChain和LlamaIndex（它们是本课程的核心）这样的库主要是为Python构建的。它们为常见的LLM任务提供高级抽象，例如提示管理、与模型交互、数据索引（如检索增强生成 (RAG)中所见）和代理创建。
• 模型中心访问： Hugging Face的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。

简洁性和可读性

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。

强大的集成能力

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：

• 向LLM提供商API发送HTTP请求。
• 连接并与不同类型的数据库交互，包括RAG系统中使用的专用向量 (vector)数据库。
• 处理多种数据格式，如JSON、CSV、PDF、HTML等。
• 与Web框架（如Flask或FastAPI）集成，将LLM应用作为服务公开。
• 调用其他系统工具或库。

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。

出色的LLM API支持

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。

强大的数据处理能力

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。

行业标准和社区

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。