2025 年 AI 工具全棧開發引擎：從 PDF 到語音儀表板
從 PDFs 到視覺模型，從零樣本智能體到語音交互儀表板，我將 2025 年的頂級 AI 工具融合成一個個人全棧開發引擎，徹底改變了我的開發方式。
1. 一切的起點：技術棧
我曾被各種工具淹沒：
? OCR 用一個庫
? 語音處理用另一個
? 視覺模型再來一個
? 嵌入、RAG、儀表板，每樣都有單獨的工具
于是，我做了每個不堪重負的開發者最終會做的事：統一它們。
這就是魔法的開始。
我的技術棧變成了：
? 模型：openai、together、transformers
? 文檔輸入/輸出：PyMuPDF、docx、pytesseract
? 嵌入：nomic-embed、sentence-transformers
? 存儲：weaviate、chroma、qdrant
? 用戶界面與音頻：gradio、streamlit、whisper、elevenlabs
現在，我想構建的任何東西——幾小時內就能完成原型。
2. 文檔攝取引擎（PDF、圖像、Word）
我構建的第一個東西？一個統一的文檔攝取引擎。
from PyPDF2 import PdfReader
import pytesseract
from PIL import Image
import docx
defextract_text(file_path):
if file_path.endswith(".pdf"):
pdf = PdfReader(file_path)
return"\n".join(page.extract_text() for page in pdf.pages)
elif file_path.endswith(".docx"):
doc = docx.Document(file_path)
return"\n".join(p.text for p in doc.paragraphs)
elif file_path.endswith((".jpg", ".png")):
img = Image.open(file_path)
return pytesseract.image_to_string(img)
else:
raise Exception("不支持的文件格式")這讓我的機器人能夠從各種文檔中提取知識。
3. 使用 nomic-embed-text-v1.5 嵌入一切
目前最好的開源嵌入模型？nomic-embed-text-v1.5。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
class Embedder:
def __init__(self):
self.model = AutoModel.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5")
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5")
def get_embedding(self, text):
tokens = self.tokenizer(text, return_tensors="pt", truncatinotallow=True, padding=True)
with torch.no_grad():
outputs = self.model(**tokens)
return outputs.last_hidden_state[:, 0, :].squeeze().numpy()這讓我實現了對 PDF、聊天記錄、圖像（轉換為文本）的語義搜索。
4. 使用 ChromaDB 構建知識庫
我將所有內容存儲在 Chroma 中——快速、本地、簡單的向量存儲。
import chromadb
client = chromadb.Client()
collection = client.get_or_create_collection("my_docs")
def add_doc_to_store(doc_text, doc_id):
vector = embedder.get_embedding(doc_text)
collection.add(documents=[doc_text], ids=[doc_id], embeddings=[vector])搜索只需一次調用：
def semantic_search(query):
vector = embedder.get_embedding(query)
return collection.query(query_embeddings=[vector], n_results=3)現在我擁有了即刻可用的 RAG（檢索增強生成） 存儲。
5. 使用 OpenAI GPT-4o 實現多模態視覺 + 文本搜索
如果 PDF 包含圖表或截圖？我用 GPT-4o 的視覺能力。
import openai
import base64
defimage_to_base64(path):
withopen(path, "rb") as f:
return base64.b64encode(f.read()).decode()
defask_image_question(image_path, question):
image_b64 = image_to_base64(image_path)
messages = [
{"role": "user", "content": [
{"type": "text", "text": question},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_b64}"}}
]}
]
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4o",
messages=messages
)
return response.choices[0].message.content它能：
? 總結圖表
? 解讀截圖
? 提取幻燈片中的文本
一個 API，全面的圖像 + 語言理解。
6. 使用 Together AI 智能體實現零樣本工具使用
然后我玩得更大了。
Together AI 的零樣本智能體 API 讓我一次調用就能鏈接多個工具——爬蟲、Python、瀏覽器、代碼解釋器。
import requests
def call_agent(question):
res = requests.post(
"https://api.together.xyz/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {TOGETHER_API_KEY}"},
jsnotallow={
"model": "zero-shot-agent",
"messages": [{"role": "user", "content": question}]
}
)
return res.json()["choices"][0]["message"]["content"]我問：
“使用公開數據源繪制巴基斯坦溫度趨勢圖。”
它生成了 Python 代碼，獲取數據集，運行繪圖——全搞定。
7. 使用 Whisper + ElevenLabs 實現語音接口
我想和系統“對話”。
? 輸入：Whisper
? 輸出：ElevenLabs
import whisper
model = whisper.load_model("base")
def transcribe(audio_path):
result = model.transcribe(audio_path)
return result["text"]然后：
import requests
def speak(text):
res = requests.post(
f"https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/{VOICE_ID}",
headers={"xi-api-key": ELEVEN_KEY},
jsnotallow={"text": text}
)
with open("out.mp3", "wb") as f:
f.write(res.content)我將兩者接入 Gradio 接口。我用語音提問，它用語音回答。
感覺像科幻電影。
8. 用戶界面：Gradio 儀表板，感覺像應用
最后一步——讓它像個產品。
import gradio as gr
def answer_from_voice(audio):
transcript = transcribe(audio)
answer = call_agent(transcript)
speak(answer)
return transcript, answer, "out.mp3"
gr.Interface(
fn=answer_from_voice,
inputs=gr.Audio(source="microphone", type="filepath"),
outputs=["textbox", "textbox", gr.Audio()]
).launch()現在任何人都能用它：
? 語音交互
? 學習知識
? 擴展功能
9. 最終思考：我構建了一個 AI 操作系統
毫不夸張——這個設置成了我的 AI 操作系統。
我可以：
? 攝取文檔
? 分析 PDF 和圖表
? 讓它寫代碼
? 讓它用語音回答
? 連接任何東西
全用 Python 實現。
應用與助手的界限消失了。
憑借 GPT-4o、nomic、chroma、Together AI、whisper 等工具，我構建了一個感覺“活”的平臺。
不僅僅是智能，而是：
? 實用
? 快速
? 互聯
這一切始于一個想法：
如果我不再思考“應用”，而是思考“智能體”呢？
這就是 2025 年的 AI。
