第128期 到2026年每位资深IT专业人员都必须掌握的顶级AI工具与框架

大型语言模型（LLM）、向量数据库、智能体等实用指南

当前AI领域充斥着各类工具、库和服务，要及时掌握用于构建AI应用（尤其是基于大型语言模型的应用）的最新框架和平台并非易事。本指南以“目录式”结构，按常见“问题”或需求对解决方案进行分类——每个章节都会介绍解决特定问题的工具，并附上简要说明。无论你是想在笔记本电脑上运行开源LLM、快速部署原型，还是构建复杂的检索增强生成（RAG）流水线，都能在这里找到关键框架。

一、在笔记本电脑上本地运行开源LLM

• Ollama：一款命令行工具，可轻松在本地机器上下载并运行开源LLM。它提供简洁的界面，方便用户试用LLaMA等模型，支持无需复杂配置的离线开发。
• LM Studio / LM测试工具：像LM Studio这样的社区工具，同样能在CPU/GPU硬件上搭建本地LLM服务器。核心思路一致：通过自托管模型实现快速迭代，同时保障数据隐私。

二、适用于AI/RAG的向量数据库

向量数据库用于存储嵌入向量，支持快速相似度搜索，这是RAG流水线的核心组件。

主要可选工具包括：

• Pinecone：托管式云原生向量数据库，提供简洁API、无服务器扩展能力和低延迟搜索功能，设计初衷是简化使用流程、实现快速集成。
• Weaviate：开源向量数据库，支持GraphQL API，内置文本嵌入等模块，可实现关键词与向量结合的混合搜索。
• Milvus（由Zilliz提供支持）：高性能开源向量数据库（Zilliz Cloud提供商业支持），针对高负载场景优化，支持多种高级索引类型。
• Qdrant：基于Rust语言开发的开源向量搜索引擎，以可靠性和高性能著称，是生产级AI应用的优选工具之一。
• Chroma（由ChromaDB开发）：开源嵌入数据库，轻量化且对开发者友好，常用于原型开发和小规模应用。
• Astra DB（DataStax）：基于Cassandra的云数据库，现支持向量搜索功能，适合已部署NoSQL基础设施的企业使用。
• 其他工具：Redis Enterprise、Elasticsearch/Opensearch也提供向量搜索插件。选择时需综合平衡速度、成本和生态兼容性（例如企业是否已在使用Elasticsearch）。

三、快速应用部署与分享

• Gradio：用于快速构建机器学习/AI模型Web界面的Python库。只需几行代码，就能为LLM或视觉模型搭建Gradio界面并在几分钟内启动，内置分享链接可即时向他人演示模型。
• Streamlit：另一款用于开发数据应用的Python框架。无需前端开发经验，短短几分钟就能将脚本转化为可分享的Web应用，非常适合制作仪表盘、演示demo和AI工具快速原型。
• Hugging Face Spaces：（前文未提及但值得补充）机器学习demo托管服务。可在Hugging Face服务器上免费部署Gradio/Streamlit应用，轻松实现社区分享。
• Dash / Flask / FastAPI：虽为通用型框架，但常被用于将机器学习模型封装为小型Web服务或仪表盘。

四、研究论文与代码仓库

• Papers With Code：收录最新AI研究论文及对应代码的权威平台，整理了各类最先进模型的论文，并提供开源实现链接，是跟踪新模型和基准测试的理想工具。
• arXiv与arXiv-sanity：arXiv可浏览原始论文预印本，arXiv-sanity则提供分类化的论文信息流。这里能获取前沿研究成果，但代码可用性参差不齐。
• GitHub与GitLab：众多框架、模型和示例项目都托管在GitHub上。通过主题搜索（如“retrieval-augmented generation”）可发现实用代码资源。
• AI博客与通讯订阅：OpenAI、DeepMind、Meta AI等机构的博客常发布研究成果和demo；订阅《Import AI》《TLDR Newsletter》等通讯，可及时了解领域动态。