10 Python-библиотек, которые должен знать каждый разработчик LLM и GenAI

1?? [LangChain](https://www.langchain.com/)

Фреймворк для создания LLM-приложений, агентов и инструментов.

Позволяет соединять языковые модели с базами данных, API и внешними сервисами.

Идеален для построения RAG-систем, чат-ботов и аналитических ассистентов.

2?? [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph)

Надстройка над LangChain для создания сложных многоагентных систем.

Поддерживает условную логику, ветвления и сохранение состояния.

Используется для разработки автономных агентов, которые сотрудничают и планируют задачи.

3?? [Docling](https://github.com/DS4SD/docling)

Инструмент для анализа и извлечения информации из документов.

Объединяет LLM, LangChain и RAG-подход для “умного” чтения PDF, таблиц и сканов.

Подходит для систем документооборота, юридических и научных данных.

4?? [OpenAI Python SDK](https://github.com/openai/openai-python)

Официальная библиотека для работы с моделями GPT-4o, DALL-E, Whisper и другими API OpenAI.

Позволяет вызывать модели, генерировать текст, изображения и транскрибировать аудио в несколько строк кода.

Главный инструмент для интеграции мощных моделей в свои Python-приложения.

5?? [Markitdown (Microsoft)](https://github.com/microsoft/markitdown)

Библиотека от Microsoft для создания интерфейсов LLM-приложений с использованием Markdown.

Позволяет описывать UI и рабочие процессы прямо в тексте — быстро, удобно и без JavaScript.

Полезна для автоматизации LLM-воркфлоу и простых чат-интерфейсов.

6?? [Streamlit](https://streamlit.io/)

Фреймворк для построения интерактивных AI-дашбордов и веб-приложений.

Позволяет визуализировать результаты модели, строить формы ввода, графики и интерактивные элементы.

Отличный выбор для быстрой демонстрации или внутреннего прототипа GenAI-проекта.

7?? [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/)

Высокопроизводительный фреймворк для создания REST и WebSocket API.

Идеален для деплоя ML и LLM моделей в продакшене.

Быстрый, типизированный и легко масштабируемый — стандарт де-факто в AI-бэкендах.

8?? [Faiss](https://github.com/facebookresearch/faiss)

Библиотека от Meta для векторного поиска и кластеризации эмбеддингов.

Молниеносно ищет похожие тексты, изображения или документы в огромных наборах данных.

Необходима в RAG-системах, рекомендациях и семантическом поиске.

9?? [SentenceTransformers](https://www.sbert.net/)

Набор моделей для генерации эмбеддингов предложений, текстов и документов.

Даёт качественные векторные представления для поиска, кластеризации и анализа смысловой близости.

Отлично работает вместе с Faiss и LangChain.

[MLflow](https://mlflow.org/)

Инструмент для трекинга экспериментов, управления моделями и деплоя ML-проектов.

Позволяет отслеживать метрики, сравнивать версии и хранить модели в централизованном реестре.

Незаменим при построении воспроизводимого и управляемого MLOps-процесса.

Эти библиотеки формируют единый стек для создания LLM-агентов, RAG-систем, аналитических ассистентов и AI-сервисов — от эксперимента до продакшена.

Источник: mlflow.org

Комментарии: