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使用教程
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环境要求
- Python 3.10 或更高版本
- 可用的 pip 包管理环境
- 能访问 PyPI 的网络（或配置国内镜像源）
安装与启动步骤
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1确认 Python 版本
README 明确要求 Python 3.10+，先检查当前解释器版本，低于 3.10 需先升级或新建虚拟环境。
python --version -
2安装库
通过 PyPI 安装官方包 genai-processors，建议在虚拟环境中执行以避免污染全局环境。
pip install genai-processors -
3验证导入
导入库中的 processor 与 content_api 模块，无报错即说明安装成功。
python -c "from genai_processors import processor, content_api; print('ok')" -
4跟随入门 Colab
按 README 推荐顺序阅读 Content API、Processor Intro、自定义 Processor、Live API 四个 Notebook。
-
5编写首个 Processor
按 README 示例继承 processor.Processor 并实现 async call 方法，逐段处理流式内容。
如何确认成功
执行 python -c "from genai_processors import processor, content_api; print('ok')" 输出 ok 即安装成功。
常见问题
Q：需要 Python 什么版本？
A：README 明确要求 Python 3.10 及以上，版本过低会导致安装或导入失败，请先升级解释器。
Q：安装后不知道从哪开始？
A：README 建议先看官方文档微站，再按顺序跑四个 Colab：Content API、Processor Intro、自定义 Processor、Live API。
Q：pip 安装很慢或失败怎么办？
A：可切换国内镜像源重试，例如 pip install genai-processors -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。
Q：这个库是独立服务吗？
A：不是，它是轻量级 Python 库，需在你自己项目代码中导入并组合 Processor 使用，没有需要启动的服务器。
注意事项
- README 未提供 API Key 配置说明，涉及 Gemini 模型调用时请以官方文档微站为准。
- 推荐使用虚拟环境隔离安装，避免与系统 Python 包冲突。
- 示例代码基于 asyncio 异步流式处理，调用方需使用 async/await 语法。
核心亮点
- 基于 asyncio 的 Processor 抽象，天然支持并行与流式处理，适合实时多模态场景
- 组件可组合、可复用，流水线结构清晰，便于测试和维护
- 与 Gemini 等生成式模型深度适配，多模态内容传递开箱即用
不足之处
- 生态与文档相对年轻，复杂流水线的调试和错误排查资料较少
- 与 Google/Gemini 生态绑定较紧，迁移到其他模型供应商需额外适配
适用场景
- 实时音视频流的转写、理解与流式响应
- 批量文档或多模态内容的分段并行处理
- 多步骤 Agent 流水线的编排与组合
替代项目
LangChain、LlamaIndex
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