如何构建LLM应用？2026年精选工具与开发框架指南

以 GPT-3A large language model developed by OpenAI with 175 billion parameters, known for its advanced text generation capabilities. 为代表的大型语言模型（LLM）的快速发展，为软件开发开辟了新的前沿领域。然而，要利用这些模型构建健壮、可用于生产环境的应用程序，仅靠 API 调用是远远不够的。它需要一整套专门的工具，用于提示词工程、数据结构化、工作流程编排和性能监控。本文整理并分类了一系列关键工具和平台，这些工具正助力开发者构建下一代由 LLM 驱动的应用程序。

Core Development Frameworks & Libraries

这些是基础性的开源库，为构建 LLM 应用程序提供了抽象层和构建模块。

LangChainA framework for developing applications powered by language models through composable components.

链接: https://github.com/hwchase17/langchain
描述: 一个通过可组合性来开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它能够将 LLM 调用与其他组件（工具、记忆、数据源）链接起来，以创建复杂的、有状态的工作流。

LlamaIndex (formerly GPT Index一个由LLM创建的数据结构集合，可以通过LLM进行遍历以回答查询，常用于构建知识库和实现检索增强生成。)

链接: https://github.com/jerryjliu/llama_index
描述: 一个用于 LLM 应用程序的数据框架。它提供了数据结构（索引）来摄取、组织和访问私有或特定领域的数据，使 LLM 能够有效地基于您的自定义知识库进行推理和回答问题。

Prompt Engineering & Experimentation Platforms

这些工具提供了设计、测试、比较和优化提示词的环境，这是实现预期模型行为的关键步骤。

Everyprompt

链接: https://www.everyprompt.com/
描述: 一个用于处理 GPT-3 等大型语言模型的多功能实验场和工具包。它便于提示词设计、版本控制和测试。

Scale Spellbook

链接: https://scale.com/spellbook
描述: 一个用于构建、比较和部署大型语言模型应用程序的平台。它简化了从提示词原型设计到生产部署的流程。

Dust

链接: https://dust.tt/
描述: 一个重新构想提示词工程的平台，提供协作工具来设计和管理复杂的 LLM 工作流和提示词。

Prompts AI

链接: https://github.com/sevazhidkov/prompts-ai
描述: 一个高级的、开源的 GPT-3 实验场，用于复杂的提示词实验和管理。

LLM Operations & Optimization Platforms

这些平台专注于 LLM 应用程序的操作生命周期，包括性能监控、优化和模型微调。

Humanloop

链接: https://humanloop.com/
描述: 帮助团队寻找最有效的提示词并微调自定义模型，从而以更低的成本实现更高的性能，弥合实验与生产之间的差距。

Valyr

链接: https://www.valyrai.com/
描述: 通过最少的代码集成简化 GPT-3 的监控和可观测性，提供关于使用情况、成本和性能的洞察。

Comprehensive Resource Lists

如需获取持续更新且由社区驱动的工具列表，请参考以下资源库。

Awesome LLM

链接: https://github.com/TikkunCreation/awesome-llm
描述: 一个精心策划的列表，收录了用于构建大型语言模型应用程序的工具、产品和资源。

Conclusion

LLM 应用程序开发的生态系统正在迅速成熟，从原始的 API 访问发展到全套的专业工具。本文列出的框架、平台和资源解决了整个开发生命周期中的关键需求：从使用 LlamaIndex 和 Everyprompt 进行数据准备和提示词设计，到使用 LangChain 进行工作流编排，最后到使用 Humanloop 和 Valyr 进行优化和监控。随着该领域的发展，利用这些工具对于开发者构建高效、可靠和可扩展的 LLM 应用程序至关重要。