高效工作流必备：AI时代常见文件格式选择指南与最佳实践

在AI驱动的今天，各类工具链已成为日常工作的一部分。效率的差距，往往不在于你是否了解某个模型，而在于你能否迅速判断并选择正确的文件格式来完成存储、传输、训练、部署与交付。可以说，文件格式是数字世界通用的接口。提前梳理清楚常见格式，能让你工作流更顺畅，减少不必要的麻烦，协作效率也更高。

下面是一份涵盖图片、视频、文档、网页、数据交换、编程工程化以及AI/机器学习领域的常用文件格式速查指南，助你快速上手。

最常用的速选规则

• 定稿交付、打印盖章：PDF
• 协作修改：DOCX / PPTX
• 可点可搜可交互报告：HTML + CSS/JS
• 照片：JPG；截图/透明：PNG；网页资源：WebP
• 图标/Logo：SVG
• 通用动图：GIF；更清晰省体积：MP4/WebM
• 跨系统交换表格：CSV
• 程序数据与配置：JSON/YAML/TOML
• 大规模分析/训练数据：Parquet
• 本地大模型文件：GGUF
• 权重分享更安全：safetensors
• 跨平台推理部署：ONNX
• 打包发文件：ZIP

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1) 图片与图形

.jpg / .jpeg

• 作用：照片有损压缩，体积小。
• 适合：相机照片、社交平台、网页配图。
• 不适合：大量文字截图、透明背景。
• 建议：照片默认选 JPG。

.png

• 作用：无损，支持透明。
• 适合：截图、UI 素材、带文字的图、透明背景。
• 缺点：照片文件会比 JPG 大。
• 建议：截图或需要透明背景时，优先用 PNG。

.webp

• 作用：体积更小，支持有损/无损压缩和透明。
• 适合：网页与 App 图片资源。
• 注意：老旧环境偶尔兼容性差。
• 建议：开发网页资源时，优先考虑 WebP。

.gif

• 作用：通用动图（帧动画）。
• 适合：短演示、表情包、动效示意。
• 缺点：256 色限制，体积可能较大。
• 建议：通用动图用 GIF；追求画质和更小体积可用 MP4/WebM。

.svg

• 作用：矢量图，放大不失真，本质是文本/XML。
• 适合：图标、Logo、示意图。
• 注意：可能包含脚本，安全敏感场景需清洗。
• 建议：图标和 Logo 优先用 SVG。

.tiff

• 作用：印刷/扫描级别高质量图片。
• 适合：出版、专业摄影后期、档案存储。
• 缺点：文件体积大。
• 建议：印刷和档案需求用 TIFF。

.heic

• 作用：手机高压缩高质量照片（iPhone 常见）。
• 适合：手机存储。
• 注意：跨平台分享时常需要转换为 JPG。
• 建议：对外分享时转为 JPG 更稳妥。

设计源文件：.psd / .ai / .fig / .sketch / .xd

• 作用：可编辑的母版文件（包含图层、组件、画板）。
• 适合：团队协作、反复修改。
• 缺点：依赖特定软件、体积大。
• 建议：团队内部保留源文件，对外交付导出 PNG/SVG/PDF。

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2) 视频与音频

.mp4

• 作用：最通用的视频容器格式。
• 适合：发布、演示、分享。
• 建议：对外分享视频默认用 MP4。

.mov

• 作用：制作端常用容器（苹果生态）。
• 适合：剪辑中间文件。
• 缺点：文件可能更大。
• 建议：制作阶段用 MOV，发布时转成 MP4。

.mkv

• 作用：万能容器，支持多音轨、字幕、章节。
• 适合：收藏、技术向存档。
• 建议：自己存档用 MKV，对外分享用 MP4。

.webm

• 作用：网页友好的视频格式。
• 适合：网页嵌入、节省流量。
• 建议：网页端优先用 WebM（并准备 MP4 作为备选）。

.mp3

• 作用：最通用的有损音频格式。
• 适合：播客、语音、分享。
• 建议：发给别人听用 MP3。

.wav

• 作用：无损音频（制作与录音常用）。
• 适合：编辑、保留原始素材。
• 缺点：文件体积大。
• 建议：制作或保留原始音频素材用 WAV。

.flac

• 作用：无损压缩音频。
• 适合：高音质存档。
• 建议：想要无损存档但又希望体积小点，就用 FLAC。

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3) 文档与网页交付

.pdf

• 作用：版式固定的最终交付格式。
• 适合：合同、报告、说明书、投标文件。
• 优点：跨平台显示一致，支持签名和权限表单。
• 建议：需要“看起来一模一样、能直接打印”时用 PDF。

.doc / .docx

• 作用：可编辑文档，支持修订批注与协作。
• 适合：写作、改稿、内部流转。
• 建议：协作用 DOCX，定稿后转 PDF。

.ppt / .pptx

• 作用：演示与汇报。
• 适合：路演、培训。
• 建议：讲解用 PPTX，对外发布可导出 PDF。

.xls / .xlsx

• 作用：表格计算、建模、图表、数据透视。
• 适合：财务、统计、轻量级数据库。
• 建议：需要计算和图表用 XLSX；纯粹交换数据用 CSV。

.md

• 作用：轻量级文档（Markdown）。
• 适合：README、笔记、知识库、技术文档。
• 建议：文档型内容优先用 Markdown (.md)。

.txt

• 作用：纯文本。
• 适合：日志、简单记录、临时数据。
• 建议：不需要任何格式就用 TXT。

.html

• 作用：网页文件，浏览器直接渲染。
• 能做：目录跳转、搜索、交互（配合 .js）、离线报告。
• 缺点：常依赖 css/js/图片等外部资源；版式不如 PDF 固定。
• 建议：需要“可点击、可搜索、可交互”用 HTML；需要“定稿印刷”用 PDF。

.css / .js（网页配套）

• .css：样式与布局（如实现响应式设计）。
• .js：交互与逻辑（如筛选、图表、请求接口）。

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4) 数据交换与配置

.csv

• 作用：表格数据交换最通用的格式。
• 适合：数据库导入导出、数据管道。
• 注意：编码（UTF-8/GBK）与分隔符问题。
• 建议：跨系统传输表格数据优先用 CSV。

.json

• 作用：结构化数据（键值对/嵌套结构）。
• 适合：API 响应、配置文件、半结构化数据。
• 建议：需要嵌套数据结构时用 JSON。

.jsonl

• 作用：一行一个 JSON 对象，适合流式、批量处理超大文件。
• 适合：日志、AI训练数据、评测输出。尤其是在处理 人工智能 相关数据时非常高效。
• 建议：AI 数据与记录强烈推荐使用 jsonl。

.yaml / .yml

• 作用：更适合人类阅读的配置文件格式。
• 适合：CI/CD 配置、容器配置、应用配置。
• 注意：缩进敏感。
• 建议：给人维护的配置文件常用 YAML。

.toml

• 作用：规整的配置格式。
• 适合：Python 项目配置（如 pyproject.toml）、工具配置。
• 建议：现代工程配置更偏向 TOML。

.ini / .conf

• 作用：传统配置格式。
• 适合：老项目与系统配置。
• 建议：在遗留系统中常见。

.xml

• 作用：结构化标记语言（标准多，老系统多）。
• 适合：行业标准、办公格式底层、旧接口。
• 建议：对接特定行业标准或旧系统时常见 XML。

.parquet

• 作用：列式存储，压缩比高、分析速度快。
• 适合：大数据分析、量化研究、训练数据集。是构建高效 大数据 处理管道的关键格式之一。
• 建议：分析型数据管道优先考虑 Parquet。

.feather

• 作用：高速列式格式（侧重于本地快速读写）。
• 适合：Python/R 语言分析的中间结果缓存。
• 建议：临时数据缓存可用 feather。

.sqlite / .db

• 作用：单文件数据库。
• 适合：本地应用、缓存、小型数据系统。
• 建议：想要一个“即开即用”的单文件数据库，就用 SQLite。

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5) 压缩与打包

.zip

• 作用：最通用的压缩包格式。
• 适合：发送文件、跨平台。
• 建议：对外分享默认用 ZIP。

.7z

• 作用：压缩率更高。
• 适合：大文件归档。
• 注意：接收方可能需要额外解压软件。
• 建议：自己存档追求极致压缩体积时用 7z。

.tar / .tar.gz / .tgz

• 作用：Linux 系统的打包与压缩标准。
• 适合：源码发布、服务器间传输。
• 建议：Linux 环境分发文件常用 tar.gz。

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6) 编程与工程化文件

代码

• .py：Python 源代码（脚本、服务、ETL、训练、推理、自动化）。
• .ipynb：Jupyter Notebook（交互实验、可视化、研究记录；不适合大型工程部署）。
• .js / .ts：前端/Node.js（网页交互、BFF 中转、工具脚本）。
• .java / .go / .rs / .cpp：后端与高性能模块（推理服务、数据服务）。

依赖与可复现

• requirements.txt：pip 依赖清单。
• pyproject.toml：现代 Python 项目配置。
• poetry.lock / uv.lock / Pipfile.lock：锁定依赖版本，保证环境可复现。
• package.json / pnpm-lock.yaml：Node.js 项目依赖与脚本管理。
• 建议：项目要稳定，锁文件千万别省。

环境与部署

• .env：环境变量文件（存放 API Key、数据库连接等），切勿公开。
• Dockerfile：容器镜像构建文件。
• docker-compose.yml：多服务编排配置（如 API + 向量数据库 + 关系型数据库）。
• 建议：要保证环境复现和便捷部署，Docker 是硬通货。

自动化与工程习惯

• Makefile：命令封装（build/test/run 等）。
• .sh / .ps1 / .bat：Shell/PowerShell/Batch 脚本，用于自动化。
• .gitignore：定义哪些文件不应进入 Git 仓库。
• README.md / LICENSE：项目说明与开源协议。
• .editorconfig / pre-commit：统一代码风格与提交前检查。

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7) AI/机器学习常见格式（重点）

数据集

• .jsonl：指令/对话/标注数据（最常见）。
• .csv/.tsv：表格数据。
• .parquet：大规模训练数据（高效）。
• .arrow：Hugging Face Datasets 库常见的底层格式。
• .txt：纯文本语料。

权重与模型文件

• .pt / .pth：PyTorch 权重/检查点文件。
• .ckpt：训练检查点（不同框架常用此扩展名）。
• .safetensors：更安全的权重格式（分享与加载更可靠，避免恶意代码）。
• .onnx：跨框架推理部署格式。

本地大模型量化与推理

• .gguf：llama.cpp / Ollama 常用格式（在本地运行大模型时会频繁遇到）。

向量与索引

• .faiss：FAISS 向量检索库的索引文件。
• .index / .ann / .hnsw：不同向量检索库的索引文件（根据实现不同，扩展名各异）。

分词器与配置

• tokenizer.json / vocab.json / merges.txt / sentencepiece.model：分词器相关文件。
• .yaml / .json：模型训练、推理、服务配置。
• 建议：模型能否成功复现，分词器和配置文件与权重文件同等重要。

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8) 可执行与安装包

• Windows：.exe / .msi
• macOS：.dmg / .pkg
• Android：.apk
• iOS：.ipa
• 注意：来源不明的安装包风险很高，务必从官方或可信渠道下载。

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9) 字体与电子书

• .ttf / .otf：字体文件。
• .epub / .mobi / .azw3：电子书格式（epub 较通用，mobi/azw3 偏向 Kindle 设备）。

掌握这些文件格式的特点与适用场景，就像是握住了打开高效数字工作流的钥匙。无论你是进行日常办公、数据科学分析还是 AI 模型开发，正确的格式选择都能事半功倍。如果你在探索这些技术概念时需要更多实战案例或深入讨论，欢迎来 云栈社区 与更多开发者交流。