【FastAPI】 AI场景快速学习指南
AI 开发场景设计的 FastAPI 快速学习指南
一、核心概念速成（AI 开发特别版）
- 异步架构优势
# 专为 LangChain 设计的异步端点
@app.post("/ai/chat")
async def chat_completion(query: str):
# 异步调用 LangChain
result = await langchain_agent.acall(query)
return {"response": result}
- 请求验证（Pydantic 强化）
from pydantic import BaseModel, Field
class ChatRequest(BaseModel):
query: str = Field(..., min_length=2,
description="用户提问内容")
model: str = Field("gpt-4",
regex="^(gpt-3.5|gpt-4|claude)$")
temperature: float = Field(0.7, ge=0, le=1)
二、AI 开发必备功能模块
1. 流式响应（SSE 实现）
from sse_starlette.sse import EventSourceResponse
@app.get("/ai/stream")
async def stream_response(prompt: str):
async def event_generator():
async for chunk in langchain_stream(prompt):
yield {"data": chunk}
return EventSourceResponse(event_generator())
2. 文件上传处理（RAG 场景）
from fastapi import UploadFile, File
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
@app.post("/upload")
async def upload_knowledge(file: UploadFile = File(...)):
# 保存上传文件
with open(f"uploads/{file.filename}", "wb") as f:
f.write(await file.read())
# 使用 LangChain 处理文档
loader = PyPDFLoader(f"uploads/{file.filename}")
docs = loader.load()
return {"status": "processed", "pages": len(docs)}
3. 认证中间件（API 密钥验证）
from fastapi.security import APIKeyHeader
from fastapi import HTTPException, Depends
api_key_header = APIKeyHeader(name="X-API-KEY")
async def verify_key(api_key: str = Depends(api_key_header)):
if api_key != "SECRET_KEY":
raise HTTPException(status_code=403, detail="Invalid key")
return api_key
@app.get("/secure", dependencies=[Depends(verify_key)])
async def secure_endpoint():
return {"message": "Auth passed"}
三、LangChain 集成实战
1. 依赖注入系统
from langchain.chains import RetrievalQA
from fastapi import Depends
def get_qa_chain():
# 初始化 LangChain 组件
return RetrievalQA.from_chain_type(...)
@app.post("/rag")
async def rag_query(
request: ChatRequest,
qa_chain: RetrievalQA = Depends(get_qa_chain)
):
result = await qa_chain.acall(request.query)
return {"answer": result["result"]}
2. 全局状态管理
from contextlib import asynccontextmanager
from langchain.vectorstores import Chroma
@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
# 启动时加载向量数据库
app.state.vector_db = Chroma(persist_directory="data")
yield
# 关闭时清理资源
await app.state.vector_db.close()
app = FastAPI(lifespan=lifespan)
四、性能优化技巧
- 中间件缓存
from fastapi.middleware.httpsredirect import HTTPSRedirectMiddleware
from fastapi.middleware.gzip import GZipMiddleware
app.add_middleware(GZipMiddleware) # 启用压缩
- 异步数据库访问
from databases import Database
database = Database("postgresql://user:pass@localhost/db")
@app.on_event("startup")
async def connect_db():
await database.connect()
@app.get("/users")
async def get_users():
query = "SELECT * FROM users"
return await database.fetch_all(query)
五、调试与测试方案
- 实时 API 调试
# 使用内置测试客户端
curl -X POST "http://localhost:8000/ai/chat" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query":"LangChain是什么？"}'
- 自动化测试样例
from fastapi.testclient import TestClient
def test_rag_endpoint():
client = TestClient(app)
response = client.post("/rag", json={
"query": "如何部署AI模型？"
})
assert "部署" in response.json()["answer"]
六、生产部署方案
- Docker 容器化
FROM python:3.9-slim
RUN pip install fastapi uvicorn langchain-chroma
COPY . /app
WORKDIR /app
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
- 性能监控配置
from prometheus_fastapi_instrumentator import Instrumentator
Instrumentator().instrument(app).expose(app)
学习路线建议（7天速成）
| 天数 | 重点内容 | 实战项目 |
|---|---|---|
| 1 | 异步基础+API设计 | 创建聊天端点 |
| 2 | 请求验证+错误处理 | 实现文件上传解析 |
| 3 | 依赖注入+中间件 | 添加API密钥认证 |
| 4 | LangChain集成 | 构建RAG问答接口 |
| 5 | 流式响应+SSE | 实现打字机效果回复 |
| 6 | 测试+部署 | 容器化+监控系统搭建 |
| 7 | 性能优化 | 缓存+数据库连接池优化 |
推荐学习资源
- 官方文档：fastapi.tiangolo.com
- 实战课程：《FastAPI 构建 ML 服务》(Coursera)
- 调试工具：Postman + VSCode REST Client
- 性能分析：Py-Spy + Uvicorn 日志监控
建议从创建简单的 LangChain 集成端点开始，逐步添加流式响应、认证机制等生产级功能。使用 uvicorn main:app --reload 开启实时重载开发模式，快速迭代验证功能。