构建AI应用时，选对Python库能节省大量开发时间。作者在多次实践后，总结出自己反复使用的10个库——它们不一定最新，但能帮助快速构建可靠的AI应用。
1. FastAPI：高性能后端框架，支持自动文档、类型校验、异步处理，适合暴露LLM接口或构建AI Agent。
2. LangChain：开发LLM应用的框架，提供提示模板、工具集成、RAG、记忆和多步骤工作流。
3. Pydantic：不仅是校验库，更能在模型、API、数据库间交换结构化数据时减少运行时错误。
4. OpenAI SDK：简化聊天、流式响应、函数调用、结构化输出和嵌入，提供干净的开发体验。
5. ChromaDB：轻量级向量数据库，快速实现语义搜索、相似度检索和RAG，适合原型和生产。
6. Pandas：AI项目常需数据预处理，Pandas依然是清洗、转换、CSV处理和分析的最佳工具。
7. NumPy：许多AI库的底层依赖，理解数组和数值计算有助于调试和优化。
8. SQLAlchemy：关系数据库交互的可靠选择，支持会话、提示、用户配置等持久化存储。
9. Requests：简单可靠的HTTP库，用于REST API、Webhook、第三方集成和微服务通信。
10. Rich：让命令行应用更易用，提供漂亮表格、进度条、语法高亮和状态指示。
最佳库是适合工作流的那个。系统设计比堆叠框架更重要——保持工具集精炼，往往带来更好的长期成果。
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