网站首页 > 厂商资讯 > AI工具 >

使用FastAPI构建AI助手的实战教程

在数字化时代，人工智能技术已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能语音助手到自动驾驶，AI的应用已经渗透到了各个领域。作为一名编程爱好者，我也想尝试构建一个属于自己的AI助手。在经过一番探索后，我发现使用FastAPI框架构建AI助手是一个不错的选择。下面，我就来为大家分享一个使用FastAPI构建AI助手的实战教程。

一、了解FastAPI

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建API应用程序，具有Python 3.6+类型提示。它遵循RESTful架构，可以快速生成文档，易于使用。FastAPI的强大之处在于其内置的异步支持，这使得它非常适合构建高性能、高并发的Web服务。

二、准备环境

安装Python 3.6+环境
安装FastAPI和Uvicorn依赖库
```
pip install fastapi uvicorn
```

三、创建AI助手项目

创建一个新的Python虚拟环境
```
python -m venv venv
```

激活虚拟环境
（Windows）

.\venv\Scripts\activate

（macOS/Linux）

source venv/bin/activate

创建一个名为“ai_assistant”的新文件夹，并进入该文件夹
```
mkdir ai_assistant

cd ai_assistant
```
创建一个名为“main.py”的文件，用于编写AI助手代码

四、编写AI助手代码

导入所需的库

from fastapi import FastAPI

from pydantic import BaseModel

from transformers import pipeline

创建一个FastAPI实例
```
app = FastAPI()
```

创建一个用于处理用户输入的模型

class Input(BaseModel):

    prompt: str

创建一个处理用户输入并返回结果的函数

def get_response(prompt: str):

    # 加载预训练的文本生成模型

    generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

    # 生成文本

    generated_text = generator(prompt, max_length=50)[0]['generated_text']

    return generated_text

创建一个API路由，用于接收用户输入并返回结果

@app.post("/generate/")

async def generate(input: Input):

    return {"response": get_response(input.prompt)}

启动服务器

if __name__ == "__main__":

    import uvicorn

    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

五、测试AI助手

打开浏览器，访问 http://localhost:8000/docs
点击“生成”按钮，输入一个提示词，如“今天天气怎么样？”
观察返回的文本是否满足需求

通过以上步骤，我们成功构建了一个简单的AI助手。当然，这只是一个入门级别的示例，实际应用中，我们还可以根据需求添加更多的功能，如语音识别、图像识别等。希望这个教程能对你有所帮助，让我们一起探索AI的无限可能吧！