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使用FastAPI构建AI助手后端教程

在一个繁忙的都市中，李明是一个年轻的软件开发工程师。每天，他都在电脑前敲击着键盘，构建着各种应用程序。然而，他一直有一个梦想，那就是打造一个能够帮助人们解决各种问题的AI助手。在一次偶然的机会中，他发现了一个叫做FastAPI的框架，这个框架能够帮助他实现这个梦想。

李明决定利用业余时间研究FastAPI，并尝试构建一个简单的AI助手后端。以下是他使用FastAPI构建AI助手后端的过程。

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。它基于标准Python类型提示，可以让你编写更少、更可靠的代码。FastAPI易于上手，支持异步处理，非常适合构建高性能的Web应用程序。

二、准备开发环境

安装Python环境：由于FastAPI是基于Python的，因此首先需要安装Python环境。可以从Python官方网站下载Python安装包，并根据提示完成安装。
安装FastAPI和相关依赖：在命令行中输入以下命令，安装FastAPI和相关依赖。

pip install fastapi uvicorn

三、创建项目结构

创建一个名为ai_assistant的文件夹，作为项目根目录。在ai_assistant文件夹中，创建以下子文件夹和文件：

main.py：主程序文件，用于定义API接口。
models.py：定义数据模型。
routers.py：定义路由和视图函数。
services.py：定义业务逻辑。

四、定义数据模型

在ai_assistant/models.py中，定义AI助手所需的数据模型。例如：

from pydantic import BaseModel



class Query(BaseModel):

    text: str

五、定义路由和视图函数

在ai_assistant/routers.py中，定义路由和视图函数。以下是一个简单的示例：

from fastapi import FastAPI, HTTPException



app = FastAPI()



@app.post("/query/")

async def query(query: Query):

    # 在这里处理查询请求，例如调用AI模型进行回答

    response = "您好，根据您的查询，这是我的回答："

    return {"response": response}

六、编写业务逻辑

在ai_assistant/services.py中，编写AI助手的核心业务逻辑。例如，可以调用一个预训练的AI模型进行回答：

import openai



async def answer_query(query: str):

    response = openai.Completion.create(

        engine="text-davinci-002",

        prompt=query,

        max_tokens=50

    )

    return response.choices[0].text.strip()

七、集成API接口

在ai_assistant/main.py中，集成路由和视图函数，并启动FastAPI服务器：

from fastapi import FastAPI, HTTPException

from ai_assistant.routers import query

from ai_assistant.services import answer_query



app = FastAPI()



app.include_router(query.router)



@app.post("/query/")

async def query(query: Query):

    response = await answer_query(query.text)

    return {"response": response}

八、运行FastAPI服务器

在命令行中，进入ai_assistant文件夹，并运行以下命令启动服务器：

uvicorn ai_assistant.main:app --reload

此时，AI助手后端已经构建完成。可以通过访问http://127.0.0.1:8000/query/来测试API接口。

李明经过一番努力，终于使用FastAPI成功构建了一个简单的AI助手后端。他感慨万分，认为FastAPI是一个非常强大且易于上手的框架。从此，他开始投身于AI领域，致力于打造更多有趣、实用的AI应用程序。在这个过程中，他不仅学到了新技术，还结识了一群志同道合的朋友，共同为AI事业贡献力量。