GenAI Processors

谷歌开源了一个名为 GenAI Processors 的 Python 库，专为构建异步、模块化和可组合的生成式 AI 工作流设计。该库简化复杂 AI 应用的开发流程，适用于需要实时响应、多模态处理的场景，如智能助手、实时翻译等。

什么是 GenAI Processors？

GenAI Processors 是一个轻量级的 Python 框架，专注于支持高效的并行内容处理与灵活的任务编排。它将复杂的任务拆解为多个独立的“处理器”（Processor），每个处理器负责单一功能，例如音频读取、语音转文字、模型推理等。

这些处理器通过统一接口进行连接，形成完整的数据流管道，覆盖从输入处理、预处理、模型调用到最终输出的各个环节。

核心特性解析

1. 模块化设计

GenAI Processors 将整个工作流划分为多个独立模块，开发者可以通过串联（+）或并行（//）的方式，灵活构建复杂的数据处理流程。这种模块化设计不仅提升了代码的复用性，也极大增强了系统的可维护性。

2. 异步与并发支持

基于 Python 的 asyncio 框架，GenAI Processors 支持异步任务调度和并发执行。无论是网络请求、模型调用还是本地计算，都可以高效地协同运行，提升整体性能。

3. 多模态内容处理

框架内置对多种内容类型的支持，包括文本、图像、音频及自定义 JSON 数据。每个数据单元都封装为“处理器部件”（ProcessorParts），附带元数据（如 MIME 类型、角色标签等），方便上下文理解和后续处理。

4. 与 GenAI API 集成

库中提供了开箱即用的处理器组件，如用于模型调用的 GenaiModel 和支持实时交互的 LiveProcessor，方便开发者快速接入 Google 的生成式 AI 服务。

5. 可扩展性强

用户可通过继承基类或使用函数装饰器，轻松创建自定义处理器，适配特定业务需求。此外，框架还提供丰富的流管理工具，支持异步流的分割、拼接与合并。

使用示例

GenAI Processors 提供了多个实用案例，如研究助手、赛事解说等，帮助开发者快速理解如何构建自己的 AI 管道。比如：

• 实时语音识别：音频输入 → 音频转文字 → 文本摘要
• 多语言实时翻译：语音识别 → 文本翻译 → 合成语音输出

最新版本更新（v1.0.3）

• 初步支持 Ollama，现在可与本地 Gemma 模型配合使用。
• 清理代码库，补充缺失依赖项。
• 重构文件结构，支持本地开发（PYTHONPATH=.）。
• 新增单元测试，提高代码稳定性与可维护性。