登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
python项目中fastapi接口事件流的返回和接收处理
FastAPI报错Error loading ASGI app. Could not import module "main".解决方法
关于【python中启动web服务后发送post请求时报错“500 Internal Server Error”的问题】
更改工作目录，在项目所在文件夹下运行。在文件名前面添加项目文件夹名src。
此时语言模型对话内容中，就可以穿插自己定义的知识库内容了，还可以发布、预览到此，就完成了基础的部署。
中提到的第三种方法（亲测人在国外第二种方法也没用，还是老老实实离线安装，两分钟就全部装完了）之后运行上面两行命令就可以成功，最后运行pip install fastembed即可。
今天主要说后台任务，它主要就是在返回响应后运行任务。对于需要在请求之后发生的操作很有用，但客户端实际上不必在接收响应之前等待操作完成。这包括，例如：电子邮件发送的通知，需要连接电子邮件服务器很慢的数据文件处理，因文件大写入时太慢使用BackgroundTasks首先，导入BackgroundTasks其次在路径操作函数中定义一个参数，其类型声明为：BackgroundTasksfromfastap
正式开始前，还是有必要从定义（What）开始。LangChain是2022年10月底，由哈佛大学的Harrison Chase发起的基于开源大语言模型的AI工程开发框架。当然也可以问一下AI：我：LangChain是什么？GPT-4：LangChain 是一个开源的语言模型工具链框架，旨在使研究人员和开发人员能够更轻松地构建、实验和部署以自然语言处理（NLP）为中心的应用程序。
本系统和其他的图书馆系统的功能差不多。主要的就是包括登录注册这些基本操作。还有用户可以在系统上输入关键词来搜索图书信息。用户也可以通过这些信息来进行一个有效的管理和查询。
通过本文步骤，你已成功将 FastAPI+Vue 项目部署到阿里云 ECS 服务器。阿里云的公网访问能力和稳定性，使其适合生产环境；后续可根据需求升级配置或添加 HTTPS 证书，进一步提升项目可用性。
这里数据不太明显，我们可以去ETF市场分析看http://120.78.132.143:8023/exchange_etf_analysis_app。年度收益分析return是组合收益，index_return是参考的沪深300的收益分布。我提供了全部市场的数据包括可转债，etf,股票，选择数据类型就可以。比如我们选择日本ETF，长白山，九典可转债，可以直接搜索。点击等待在选择可转债，可以直接搜索
===================================================')昨天贴过”异步定时器“的代码，其实比较简单，就是添加一个持续运行的异步任务，sleep(seconds)，如果当前函数在执行，就不重复执行，否则到点会持续触发。这个查询若是基于mongo，需要把所有转债数据读出，计算所有转债的MACD指标，然后筛选MACD>0，可以做到，但性能不高，每天查询都
如今，量化分析在股市领域风靡一时，其核心要素在于数据，获取股票数据，是踏上量化分析之路的第一步。大家可以依据自己的实际情况来决定数据获取方式。接口URL中，000001是股票代码，qsdcb567347iiohgdfd是请求证书，这个是官方提供的测试证书只能测试000001的数据，随后大家自己可以去领取一个免费的请求证书就可以获取其他股票的数据了。t代表：交易时间，短分时级别格式为YYYY-MM-
《AI每日灵感卡片：融合AI与全栈技术的智能应用》 摘要：本文介绍了一款基于微信小程序和FastAPI的智能应用"AI每日灵感卡片"。该应用通过通义千问大模型每日生成励志语录、现代诗歌和哲理短文，采用现代化技术架构实现前后端分离。前端基于微信小程序原生框架和Vant Weapp组件库，后端使用Python FastAPI框架，支持Docker容器化部署。核心功能包括微信一键登录
1. 通过 FastAPI 接口上传图片并异步处理水印2. 使用 Celery 处理异步任务队列3. 使用 RabbitMQ 作为消息代理4. 支持定时任务：- 每小时自动处理待处理图片- 每天清理一周前的旧图片5. 支持任务状态查询6. 支持查看计划任务列表
Nginx Ingress Controller: 部署一个Nginx Ingress Controller（通常作为DaemonSet或Deployment），它本身是一个Nginx实例（或多个），负责监听外部流量，解析Ingress资源，并将流量路由到后端的Services。本文将为您提供一份详尽的部署攻略，指导您如何使用 Docker 构建模型推理服务，FastAPI 作为高性能的API框架
本文详细介绍了如何使用FastAPI框架集成DeepSeek和Qwen大语言模型服务，构建聚合服务。内容包括FastAPI框架特性介绍、环境配置、API密钥获取、依赖安装和完整代码实现。通过统一的请求响应格式，支持调用不同模型，并提供服务启动和调用方法，适合开发者快速上手大模型集成实践。
本文介绍了如何使用FastAPI框架集成DeepSeek和Qwen大语言模型服务。FastAPI作为高性能Python Web框架，具有快速开发、高效编码等优势。文章详细展示了如何配置API密钥、安装依赖库，并提供了完整的代码实现，通过统一接口调用不同模型服务。最后给出了启动应用和测试接口的方法，帮助开发者快速构建大模型聚合服务。学习大模型技术可把握AI领域发展机遇，解决当前人才短缺问题。
官方文档: https://fastapi-mcp.tadata.com/FastAPI-MCP 是一个能将现有的 FastAPI 接口（Endpoints）自动转换并暴露为模型上下文协议（Model Context Protocol）工具服务的框架。这意味着，不需要为 LLM 重写任何 API 调用逻辑。FastAPI-MCP 会自动读取 FastAPI 应用的路由、Pydantic 模型、甚至
Google于2024年9月发布了一份《Agents》技术白皮书，白皮书的标题极其简练，只有一个单词：Agents。
现在登场的是 Agentic RAG。与传统 RAG 不同，它不仅能 检索信息，更能 把信息用起来，帮你把事情真正搞定。
在人工智能大模型技术蓬勃发展的时代，对于大语言模型而言，知识就是能力，用于增加大模型知识范畴的RAG（检索增强生成）技术是当代大模型应用的核心技术之一。 RAG技术通过合理的挂载外部知识库，提供给大模型更大范围更精确的问答选题。
想象你是一位厨师，经过数月研发出一道绝世美味的菜肴（训练出一个高性能AI模型）。然而，当你准备将这道菜推向市场时，却发现厨房设备（部署工具）无法满足大规模供应需求——要么出菜速度太慢，要么品质不稳定，要么成本高昂得令人却步。模型性能的提升速度远超部署技术的发展。根据Gartner 2025年报告，78%的AI项目在模型训练完成后卡在了部署阶段，无法有效转化为业务价值。这一现象被称为"AI价值鸿沟"
RAG（Retrieval-Augmented Generation）** 是一种将信息检索与文本生成相结合的技术。它的核心思想是：
AI产品经理的真正价值，不是炫耀模型有多强，而是能像“业务侦探”一样，找到痛点、定义场景、验证效果，让AI成为企业不可或缺的伙伴。以培训场景为例，AI陪练不仅降低了成本，还让员工技能“看得见”地提升。
一位同学去美团面试大模型岗位，面试完之后发了个帖子，反馈就三个字：已老实。
PandaWiki作为一款由长亭科技（Chaitin）开源的现代化知识管理平台，以其简洁高效的设计理念和强大的功能特性，正在重新定义企业知识共享与协作的方式。
GraphRAG和Ollama是让AI更智能、私密且易用的梦幻组合。通过将杂乱文本转为结构化知识图谱，并用本地AI模型驱动，它们为企业、研究者和好奇的头脑开启了新可能。
前段时间做了个自动化运维工具，本来想着能自动处理服务器故障多好啊。结果有一次，AI判断某个服务需要重启，二话不说就执行了。问题是，那是个正在跑批的数据库服务...
传统分块已死？Agentic Chunking拯救语义断裂，实测RAG准确率飙升40%，LLM开发者必看！
同时课程详细介绍了。
在需要快速实现业务需求和迭代的场景，非百万并发场景，fastapi 绝对是最优的业务扩展框架业务先落地，再换编程语言降本和提升性能👌
相信你现在已经知道如何使用 FastAPI 集成大语言模型服务。建议你不妨亲自动手去实践，结合自己的需求去集成自己的大语言模型服务。
Large Language Models (LLMs) 擅长推理，但现实世界的应用往往需要有状态、多步骤的工作流。这就是 LangGraph 的用武之地——它让你可以通过由 LLM 驱动的节点图来构建智能工作流。
网上关于MCP的介绍已经非常多了，我这边就长话短说，有兴趣的可以扩展阅读我们先来看一幅图MCP 提供了一种统一和标准化的方式，将 AI 代理和模型与外部数据和工具集成。它不仅仅是另一个 API；它是一个强大的连接框架，能够实现智能、动态和上下文丰富的 AI 应用。🔌MCP的作用，就像手机充电接口从“混乱”到“统一”的演变过程。统一成“AI 界的 USB Type-C🚀 最终效果：从“杂乱无章”
FastAPI作为Python现代Web框架新秀，凭借高性能、自动文档生成、异步支持和强类型检查等优势迅速崛起。它基于Starlette和Pydantic，性能媲美Node.js/Go，特别适合AI应用、微服务和高并发API开发。相比Flask/Django，FastAPI在自动验证、文档生成和异步处理方面表现更优。通过简单示例展示了其路由定义、数据验证和异步处理能力，并推荐了Uvicorn+Gu
推理是智能的核心，塑造了决策、得出结论以及跨领域泛化的能力。在人工智能领域，随着系统越来越多地运行在开放、不确定和多模态的环境中，推理对于实现鲁棒和自适应行为变得至关重要。大型多模态推理模型（LMRM）已成为一种有前景的范式，通过整合文本、图像、音频和视频等模态来支持复杂的推理能力，旨在实现全面感知、精确理解和深度推理。随着研究的推进，多模态推理已迅速从模块化、感知驱动的流水线发展到统一、以语言为
遇到的FastAPI接口文档（）打开很卡或者在内网环境显示空白，这通常是因为FastAPI默认使用的Swagger UI静态资源（如JavaScript、CSS文件）是从国外CDN加载的。在内网环境下无法访问这些外部资源，或者网络延迟高，就会导致这个问题。：使用pip安装或其他类似库（具体名称可能变化，请以官方为准，这里以（通常是main.py）：from fastapi_cdn_host imp
这时候你可能需要把一些特有的信息给到大模型，可以让大模型打造一个自己的知识库，比如访问公司内部数据，信息，你就可以定制化用途，让他的回答更加专业，而不再泛泛而谈，这就是RAG的用途。
FastAPI 项目的启动并非单一入口执行，而是遵循“Python 解释器执行顺序”+“FastAPI 框架初始化逻辑”执行顺序main.py全局变量（模块加载时）→lifespan（服务启动时）；核心差异：全局变量是「静态配置容器」，lifespan 是「动态资源管家」；选择原则：静态、轻量、同步的用全局变量；异步、需清理、依赖服务的用 lifespan。
在本教程中，我们将解释如何使用 Flask 在 Ubuntu 服务器上创建你的第一个 REST API。REST API（Representational State Transfer Application Programming Interfaces）对于构建可扩展的 Web 应用程序至关重要。Flask 是一个用于 Python 的微型 Web 框架，由于其简单性和灵活性，是创建 REST
当多个接口需要共享相同的错误响应时，我们可以使用 Python 的字典解包操作来重用预定义响应：pythonid: strvalue: str# 预定义通用响应@app.get(if img:else:这种方式通过将预定义响应合并到当前接口的responses中，既保证了代码复用，又能为每个接口添加自定义响应。让 API 文档更完整地反映接口行为为前端和客户端提供更清晰的错误处理指南支持多媒体类型
您可以在JSON模式中定义额外的信息。一个常见的用例是添加一个将在文档中显示的example。有几种方法可以声明额外的 JSON 模式信息。
Java简介Java是一种面向对象的静态式编程语言。Java编程语言具有多线程和对象定向的特点。其特点是根据方案的属性将方案分为几个不同的模块，这些模块是封闭的和多样化的，在申请过程中具有很强的独立性。Java语言在计算机软件开发过程中的运用可以达到交互操作的目的，通过各种形式的交换，可以有效地处理所需的数据，从而确保计算机软件开发的可控性和可见性。开发java语言时，保留了网络接口，Java保留
fastapi
——fastapi
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
讯飞AI开发者社区
量化交易与投资社区
2048 AI社区
深开鸿 技术专区
天启AI社区
