7 herramientas eléctricas para crear aplicaciones de inteligencia químico como un profesional

¿Alguna vez se preguntó cómo los desarrolladores convierten las ideas de IA en aplicaciones completamente funcionales en solo unos días? Puede parecer hechizo, pero se manejo de usar las herramientas adecuadas, de modo inteligente y valioso. En esta prontuario, explorará 7 herramientas esenciales para crear aplicaciones de IA que racionalizan todo, desde la preparación de datos y la deducción inteligente hasta la integración del maniquí de idioma, la implementación y el diseño de la interfaz de becario. Ya sea que esté creando un prototipo rápido o pasada una aplicación letanía para la producción, comprender qué herramientas usar y por qué, puede marcar la diferencia.

Las herramientas juegan un papel central en las aplicaciones de IA. Pueden servir como componentes centrales de su aplicación AI o características secreto de reconocer que mejoran la funcionalidad. La integración de herramientas aumenta significativamente la capacidad de una aplicación AI para producir resultados precisos y confiables. El posterior diagrama ilustra el flujo de datos pintoresco interiormente de una aplicación AI:

1. El becario comienza ingresando datos (por ejemplo, una consulta).
2. Esta entrada pasa a través de la LLM/API, que realiza el razonamiento y la gestación de contenido.
3. A continuación, la capa de orquestación coordina procesa y se conecta a una saco de datos vectorial.
4. Finalmente, el becario interactúa con el sistema a través de una interfaz front-end.

Ahora exploremos las 7 herramientas principales que dan forma a cómo se construyen las aplicaciones de IA hoy. Si acertadamente su pila exacta puede variar según sus objetivos y preferencias, este kit de herramientas le brinda una saco versátil y escalable para cualquier tesina basado en AI.

Aparejo 1: Lenguajes de programación

Un verbo de programación es la saco de cualquier tesina de IA. Define el ecosistema del tesina. Asimismo ayuda a determinar las bibliotecas que usaremos en nuestro tesina. Algunos lenguajes de programación, como Python y JavaScript, ofrecen una gran cantidad de bibliotecas para el mejora de aplicaciones de IA. Las opciones secreto incluyen Python y JavaScript.

• Pitón actúa como una opción para las aplicaciones ML, tiene toneladas de marcos para construir aplicaciones de IA (Flujo tensor, Pytorch, escidiósis).
• JavaScript/TypeScript es ideal para aplicaciones web e interactivas (tensorflow.js).

Aparejo 2: Modelos de idiomas y API

Los modelos de idiomas grandes (LLM) actúan como el cerebro interiormente de las aplicaciones de IA. Estos LLM son modelos de idiomas que pueden replicar preguntas de modo efectiva pensando en una consulta de becario. La integración de estos LLM en sus aplicaciones de IA da como resultado otorgar superpoderes de su aplicación para que pueda pensar y tomar decisiones en consecuencia, en emplazamiento de codificar las condiciones if-Else.

• Hay varios LLM presentes en el mercado que son de código libre o disponibles comercialmente. LLMS como GPT-4O de OpenaiClaude Sonnet 4 y Gemini 2.5 Pro son algunos de los LLM disponibles comercialmente.
• Lumbre 4, Deepseek R1 son algunos de los LLM de código libre presentes en el mercado.
• Estos LLM proporcionan métodos de integración, como la API de finalización de OpenAI o los puntos finales de Huggingface, utilizando los cuales podemos integrar estos LLM en nuestras aplicaciones AI fácilmente.

Aparejo 3: LLMS autohostantes

Si no desea exponer sus datos personales a una empresa de IA. Algunas plataformas ofrecen capacidad de autohospedación a su sistema nave. De esta modo, garantiza un veterano control, privacidad y capital de costos. Las plataformas como OpenLLM, Ollama y VLLM ofrecen una gran cantidad de LLM de código libre que se pueden encajar en su sistema nave. Las plataformas secreto para los LLM de código libre auto-anfitriones incluyen:

• Openllm: Un kit de herramientas optimizado que permite a los desarrolladores encajar sus propios LLM (como Lumbre, Mistral) como puntos finales de API compatibles con OpenAI con interfaz de becario de chat incorporada.
• Ollama: Es conocido por simplificar el alojamiento nave de LLM; Puede instalarlo fácilmente y ejecutarlo fácilmente a través de Terminal o API REST.
• VLLM: Es un motor de inferencia de UC Berkeley. Es una utensilio de stop rendimiento que aumenta la velocidad de servicio de LLM y la eficiencia de la memoria.

Aparejo 4: Marcos de orquestación

Ha definido seleccionado sus herramientas, diferentes LLM, marcos, pero ahora cómo será para compilarlas todas juntas. La respuesta son los marcos de orquestación. Estos marcos se utilizan ampliamente para combinar diferentes principios de sus herramientas en su aplicación AI. Los casos de uso incluyen indicaciones de encadenamiento, implementación de memoria y recuperación en los flujos de trabajo. Algunos marcos incluyen:

• Langchain: Es un potente entorno de código libre para construir aplicaciones con comestibles de LLM. Simplifica el ciclo de vida de mejora completo, como la papeleo rápida y los flujos de trabajo de los agentes.
• LlameAndex: Actúa como un puente entre sus datos (bases de datos, PDF, documentos) y modelos de idiomas grandes para construir un asistente de IA contextualmente rico.
• Autógeno: Es un entorno de orquestación múltiple de código libre que permite a los agentes de IA colaborar en un entorno a través de mensajes asíncronos.

Lea además: Comparación entre Langchain y Llamaindex

Aparejo 5: bases de datos y recuperación de vectores

Las aplicaciones modernas de IA requieren un tipos especiales de bases de datos para acumular datos. Anteriormente, los datos de aplicaciones a menudo se almacenan como una tabla u objetos. Ahora el almacenamiento ha cambiado, las aplicaciones de IA almacenan incrustaciones muy densas que requieren un tipo específico de saco de datos como Vector Database. Estas bases de datos almacenan incrustaciones de modo optimizada para que las búsquedas de búsqueda o similitud puedan ser lo más suaves posible. Permite una gestación suave de recuperación aumentada (RAG). Algunas bases de datos vectoriales incluyen:

• Piña: Es una saco de datos vectorial nativa de la cirro que ofrece una búsqueda optimizada y de stop rendimiento aproximada de vecino más cercano (ANN) a escalera. Tiene una integración integrada totalmente administrada para la búsqueda semántica.
• FAISS (Facebook AI Simility Search): Es una poderosa biblioteca de código libre totalmente optimizado para la agrupación a gran escalera y la búsqueda semántica. Apoya tanto la CPU como la GPU, lo que aumenta la velocidad de recuperación.
• Cromadb: Es una saco de datos vectorial de código libre que enfatiza el almacenamiento en la memoria que significa que almacena las integridades en el sistema nave. Asegura un stop rendimiento y un manejo o incrustaciones escalables.

Aparejo 6: Interfaces de mejora de la interfaz de becario

Una aplicación AI necesita un interfaz para habilitar el becario interactuar con su componente. Hay algunos marcos en Python que requieren una cantidad mínima de código y su delantero estará inteligente en minutos. Estos marcos son fáciles de asimilar y tienen mucha flexibilidad mientras usan. Permite a los usuarios interactuar visualmente con los modelos AI. Algunos marcos incluyen:

• Racionalizar: Una biblioteca Python de código libre que convierte los scripts de datos en aplicaciones web con actualizaciones, gráficos y widgets en tiempo positivo sin ningún conocimiento de la codificación frontend.
• Gradio: Es una biblioteca liviana la que le permite envolver cualquier función o maniquí de IA como aplicación web, con campos de entrada y salida, enlaces compartibles en vivo e implementación hacedero.

Lea además: Apreciamiento VS Gradio: edificios de paneles en Python

Aparejo 7: MLOPS e implementación

Machine Learning Operatons (MLOPS) es un concepto reformista en la creación de aplicaciones de IA. Las aplicaciones de cargo de producción necesitan datos sobre el ciclo de vida del maniquí y el monitoreo. MLOPS orquestan todo el estilo de vida ML a partir del mejora, las versiones hasta el monitoreo del rendimiento. Crea un puente entre el mejora de aplicaciones de IA y su implementación. Hay algunas herramientas que simplifican estos procesos. Herramientas y plataformas principales:

• Mlflow: Facilita el seguimiento del cuestionario, modela el registro y la construcción de un servidor de inferencia. La aplicación se puede contenedor e implementada utilizando MLServer o incluso Fastapi.
• Kubernatos: Permite la implementación de aplicaciones AI y ML generalmente empaquetadas en contenedores Docker, lo que hace que el proceso de implementación sea más simple, aumentando la escalabilidad y la disponibilidad.

Lea además: Aplicaciones Building LLM utilizando ingeniería rápida

Conclusión

Esta prontuario lo ayuda a designar las herramientas adecuadas para construir aplicaciones de IA de modo efectiva. Los lenguajes de programación como Python forman la saco definiendo la deducción y el ecosistema de la aplicación. Las LLM y las API agregan inteligencia al habilitar el razonamiento y la gestación de contenido, mientras que los modelos autohostados ofrecen más control y privacidad. Los marcos de orquestación como Langchain y Autogen ayudan a la sujeción de ayuda, administran la memoria e integran las herramientas. Las bases de datos de vectores como Pinecone, FAISS y ChromAdB admiten búsqueda semántica rápida y gestación de recuperación de potencia acuática. Las herramientas de interfaz de becario como Streamlit y Gradio facilitan la creación de interfaces fáciles de usar, y las plataformas MLOPS como MLFlow y Kubernetes administran la implementación, el monitoreo y la escalera.

Con este kit de herramientas, la creación de aplicaciones inteligentes es más accesible que nunca, es solo una idea y algunas líneas de código allí de su próximo avance con motor AI.

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