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【Python后端API开发对比】FastAPI、主流框架Flask、Django REST Framework（DRF）及高性能框架Tornado若对您有帮助的话，请点赞收藏加关注哦，您的关注是我持续创作的动力！有问题请私信或联系邮箱：funian.gm@gmail.com

使用 RAG、LangChain、FastAPI 和 Streamlit 构建 Text-to-SQL 聊天机器人在这个项目使用 RAG、LangChain、FastAPI 和 Streamlit 构建 Text-to-SQL 聊天机器人中，我构建了一个由 AI 驱动的聊天机器人，它将自然语言问题转换为 SQL 查询，并直接从真实的 SQLite 数据库中检索答案。借助 LangChain、Hugging Face 向量嵌入以及 Chroma 向量库，这个应用演示了如何通过检索增强生成（RAG）工作流把非结构化的用户输入连接到结构化数据——并配套 FastAPI 后端与 Streamlit 前端界面。

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用Python和FastAPI构建一个完整的企业级AI Agent微服务脚手架步骤1：项目架构设计目录结构：步骤2：核心依赖和配置app/core/config.py:app/core/logging.py:

使用 FastAPI 构建大模型应用的系统教程（工程化实战指南）本文面向希望将大语言模型（LLM）能力落地为可部署服务的工程师、算法开发者与AI产品研发团队。我们将以 FastAPI 为核心框架，从架构设计、代码组织、配置治理、Prompt管理、模型集成、到部署监控，全流程讲解如何构建一个高性能、可维护的大模型应用系统。

当多进程遇上异步：一次 Celery 与 Async SQLAlchemy 的边界冲突在现代 Python 后端开发中，FastAPI + SQLAlchemy + Celery 已成为一个常见且看似"完美"的组合：

钱彬 (Qian Bin)

项目实践6—全球证件智能识别系统（Qt客户端开发+FastAPI后端人工智能服务开发）在前序系列博客中，已完整地构建了“证照智能识别系统”的客户端与后端服务。客户端从一个基础的Qt应用程序框架出发，逐步实现了专业的用户界面、多光谱硬件的非阻塞式图像采集、基于OpenCV的图像自动矫正与标准化处理，并最终打通了与后端服务的异步通信链路，能够高效地上传图像数据并动态展示识别结果。后端服务则基于FastAPI构建，实现了基于图像特征向量的证照快速检索，并集成了图文多模态大模型，能够准确识别待查证件的类型并对国外证件进行版面内容的深度识别与翻译。

uniapp安卓端+ fastapi（后端）获取到设备的ip有办法获取！核心是后端 FastAPI 直接获取请求端 IP，Uniapp 安卓端无需额外操作（IP 由网络请求自动携带），以下是具体实现：

FastAPI 入门指南：基础概念与核心特性FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 Web 框架，专为在 Python 中构建 RESTful API 而设计。它使用 Python 3.8 + 并基于标准的 Python 类型提示，建立在 Starlette 和 Pydantic 之上

深兰科技法务大模型亮相，推动律所文书处理智能化近日，深兰科技发布面向律所与企业法务部门的AI法务大模型产品——“深兰科技律师办公自动化系统(AI版)”。通过AI技术赋能法律服务行业，它能够显著提升法律文书处理效率与事务性工作自动化水平，为律所和法务团队带来全新的工作体验。

钱彬 (Qian Bin)

项目实践4—全球证件智能识别系统（Qt客户端开发+FastAPI后端人工智能服务开发）在前三篇系列博客中，已经系统性地完成了“证照智能识别系统”客户端的全部开发工作。从一个基础的Qt应用程序框架出发，逐步实现了专业的用户界面设计与美化、多光谱硬件的集成与非阻塞式图像采集、以及基于OpenCV的图像自动矫正、裁剪和尺寸标准化。最终，成功打通了客户端与后端服务之间的通信链路，实现了图像数据的异步上传和识别结果的动态接收与展示。至此，一个功能强大、交互流畅的客户端已准备就绪，为整个系统的智能化处理提供了稳定、高质量的数据源。

钱彬 (Qian Bin)

项目实践3—全球证件智能识别系统（Qt客户端开发+FastAPI后端人工智能服务开发）在前两篇系列博客中，已详细阐述了“证照智能识别系统”客户端的完整开发过程。从搭建基于Qt的基础应用程序框架，到设计专业且美观的用户界面；从集成多光谱硬件SDK实现图像的非阻塞式采集，到利用OpenCV完成图像的自动矫正、裁剪与尺寸标准化；最终，成功构建了客户端与后端服务进行通信的桥梁，实现了图像数据的异步上传与识别结果的接收。至此，一个功能完备的客户端应用程序已经准备就绪，为整个系统的智能化核心奠定了坚实的数据基础。

后台开发者Ethan

FastAPI之 Python的类型提示Python语言通过标准库的typing模型，提供类型提示机制，但是Python解释器不理会这些类型信息的，实际运行时候，相当于这些信息是不存在的。所以即便你传递了一个错误类型，编译器也不会报错（有些工具可以给些提示）。

中间件与CORS(基于fastapi)中间件是一个函数，它在每个请求被特定路径操作处理之前，以及每个响应之后操作。简单来说，中间件可以看作是请求和响应之间的一个处理层，可以用来实现一些通用的功能，比如日志记录、身份验证、请求修改等。

小红书item_get接口JSON数据解析指南通过Python的json模块解析小红书item_get接口返回的JSON数据，核心步骤如下：接口返回的JSON数据包含以下核心字段：

jinji2模板Jinja2是一个流行的Python模板引擎，用于生成动态HTML页面。在FastAPI中，可以使用Jinja2Templates类来处理动态文件的请求。

怎么获取小红书用户笔记作品列表？item_search_shop_videoAPI接口指南要获取小红书用户笔记作品列表，需通过小红书开放平台官方API接口实现，具体操作指南如下：注册与认证权限与限制

FastAPI(二)——请求与响应路径参数是URL路径的一部分，用于标识特定的资源。在FastAPI中，可以通过在路径中使用花括号 {} 来定义路径参数，并在函数参数中指定其类型。