为什么FastAPI是构建LLM应用的最佳选择

在开发现代AI应用时，选择合适的框架很重要。Fastapi凭借其出色的特性和设计理念，成为构建大型语言模型(LLM)应用的理想选择。

1. 原生的异步支持

LLM调用通常需要等待外部服务响应，比如调用AI模型提供商、查询向量数据库、访问对象存储等。这些操作都是I/O密集型的，需要较长的等待时间。

FastAPI的异步特性让这些操作可以并行处理。当一个请求在等待外部服务时，服务器可以处理其他请求，不会阻塞整个系统。

from fastapi import FastAPI
import httpx
import asyncio

app = FastAPI()

async def call_llm_service(prompt: str):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.post(
            "http://llm-service/v1/completions",
            json={"prompt": prompt},
            timeout=30.0
        )
        return response.json()

2. 自动类型检查和验证

FastAPI使用Pydantic来自动验证请求和响应的数据格式。这能帮助我们在开发阶段就发现数据格式问题，而不是等到运行时才出现错误。

from pydantic import BaseModel, Field

class ChatRequest(BaseModel):
    messages: list = Field(..., description="对话消息列表")
    temperature: float = Field(0.7, ge=0.0, le=1.0)
    max_tokens: int = Field(100, ge=1, le=4000)

class ChatResponse(BaseModel):
    content: str
    usage: dict

@app.post("/chat", response_model=ChatResponse)
async def chat_completion(request: ChatRequest):
    # 这里不需要手动检查request参数的类型和范围
    # FastAPI已经自动验证过了
    result = await call_llm_service(request.messages)
    return ChatResponse(**result)

3. 简单易用的流式传输

对于LLM应用来说，流式传输很重要。用户可以实时看到模型生成的内容，而不是等待整个响应完成。

from fastapi.responses import StreamingResponse

async def generate_stream(prompt: str):
    # 模拟LLM流式生成
    words = prompt.split()
    for word in words:
        await asyncio.sleep(0.1)  # 模拟生成延迟
        yield f"data: {word}\n\n"
    yield "data: [DONE]\n\n"

@app.post("/stream")
async def stream_chat(request: ChatRequest):
    return StreamingResponse(
        generate_stream(request.messages[-1]["content"]),
        media_type="text/event-stream"
    )

4. 自动生成API文档

FastAPI会自动生成交互式API文档，这对于团队协作和API测试很有帮助。访问/docs就能看到完整的API文档，并且可以直接在页面上测试接口。

5. 灵活的依赖注入系统

依赖注入让代码更清晰，也更容易测试。我们可以把认证、数据库连接等逻辑作为依赖项注入到路由中。

from fastapi import Depends, HTTPException

async def verify_token(token: str):
    if not token.startswith("sk-"):
        raise HTTPException(401, "无效的token")
    return {"user_id": "123"}

@app.post("/secure-chat")
async def secure_chat(
    request: ChatRequest,
    user_info: dict = Depends(verify_token)
):
    # user_info已经通过依赖注入验证过了
    return await chat_completion(request)

完整的LLM服务示例

下面是一个完整的RAG（检索增强生成）服务示例：

from fastapi import FastAPI, Depends
from pydantic import BaseModel
import asyncio

app = FastAPI(title="RAG服务")

class QueryRequest(BaseModel):
    question: str
    top_k: int = 3

async def search_documents(question: str, top_k: int) -> list[str]:
    # 模拟向量数据库搜索
    await asyncio.sleep(0.1)
    return [f"相关文档{i}：关于{question}的信息" for i in range(top_k)]

async def generate_answer(context: list[str], question: str) -> str:
    # 模拟LLM生成答案
    await asyncio.sleep(0.2)
    context_text = "\n".join(context)
    return f"基于以下信息：{context_text}\n\n回答：{question}"

@app.post("/rag/query")
async def rag_query(request: QueryRequest):
    # 1. 检索相关文档
    documents = await search_documents(request.question, request.top_k)
    
    # 2. 生成答案
    answer = await generate_answer(documents, request.question)
    
    return {
        "question": request.question,
        "documents": documents,
        "answer": answer
    }

生产环境建议

在实际部署时，需要考虑以下几点：

超时设置

import httpx

# 为外部服务调用设置合理的超时
timeout = httpx.Timeout(connect=5.0, read=60.0, write=10.0, pool=5.0)

重试机制

import random

async def call_with_retry(func, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return await func()
        except Exception:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            wait_time = (2 ** attempt) + random.random()
            await asyncio.sleep(wait_time)

限流保护

from slowapi import Limiter
from slowapi.util import get_remote_address

limiter = Limiter(key_func=get_remote_address)
app.state.limiter = limiter

@app.post("/chat")
@limiter.limit("10/minute")
async def limited_chat(request: ChatRequest):
    return await chat_completion(request)

日志和监控

import logging
import uuid

@app.middleware("http")
async def log_requests(request, call_next):
    request_id = str(uuid.uuid4())
    
    logging.info(f"开始请求 {request_id}: {request.method} {request.url}")
    
    response = await call_next(request)
    
    logging.info(f"完成请求 {request_id}: 状态码 {response.status_code}")
    
    return response

适用场景

FastAPI特别适合以下LLM应用场景：

聊天机器人和对话系统
文档问答和检索系统
内容生成和摘要服务
代码生成和解释工具

总结

FastAPI为LLM应用开发提供了完整的解决方案：

异步处理提升并发性能
类型安全减少运行时错误
流式传输改善用户体验
自动文档方便团队协作
依赖注入让代码更清晰

这些特性让开发者能够专注于业务逻辑，而不是框架细节，从而快速构建出稳定高效的LLM应用。

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