2026 年构建 AI 应用
构建人工智能驱动的应用程序的障碍从未如此低。借助强大的 API、开源模型和成熟的框架，您可以在几天内构建可投入生产的 AI 应用程序。
选择你的堆栈
法学硕士提供者
| 提供者 | 模型 | API 成本（每 100 万个代币） | 最适合 |
|---|---|---|---|
| 开放人工智能 | GPT-4o | $10/输入，$30/输出 | 通用 |
| 人择 | 克劳德 4 | $15/输入，$75/输出 | 长背景、细致入微的任务 |
| 谷歌 | 双子座2.0 | $2/输入，$10/输出 | 大背景、视频 |
| 深度搜索 | 深寻R1 | $0.50/输入，$2/输出 | 具有成本效益的推理 |
架构模式
RAG（检索增强生成）
RAG 是需要使用自定义数据的 AI 应用程序最常见的模式：
- 将文档分成块
- 生成嵌入并存储在向量数据库中
- 为每个查询检索相关块
- 将上下文提供给 LLM 进行生成
基于代理的架构
对于复杂的多步骤任务：
- AI 代理收到目标
- 代理将其分解为子任务
- 代理使用工具（搜索、计算器、API）来完成子任务
- Agent综合最终结果
基本工具和框架
- 浪链： LLM 应用程序最流行的框架
- 骆驼索引： 最适合 RAG 和数据索引
- Vercel AI SDK： 非常适合 Next.js AI 应用程序
- 色度/松果： 用于嵌入的向量数据库
- 奥拉马： 运行本地模型进行开发