Kako integrirate AI u aplikacije koristeći API-je?

Question

Accepted Answer

Razvojni inženjeri obično dodaju AI mogućnosti u aplikacije pozivanjem **AI API-ja** (kao što su OpenAI, Anthropic ili cloud AI servisi) — slanjem zahtjeva i primanjem AI-generianih odgovora, bez potrebe za treniranjem modela. Razumijevanje kako koristiti AI API-je je sve više vrijedna vještina.

## Korištenje LLM API-ja

```js
// call an LLM API (e.g. OpenAI/Anthropic) to add AI to your app
const response = await fetch('https://api.provider.com/...', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Authorization': `Bearer ${apiKey}`, 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
    model: 'a-model',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Summarize this: ...' }],   // the prompt
  }),
});
// → get an AI-generated response (inference on a pre-trained model)
```

## Ključna razmatranja

```text
✓ PROMPTING → craft good prompts (the input shapes the output) — prompt engineering
✓ COST → API calls cost money (per token) → monitor/optimize usage; cache where possible
✓ LATENCY → AI calls are slower than typical APIs → handle async; consider streaming responses
✓ ERRORS / reliability → handle failures, rate limits, timeouts; retries
✓ NON-DETERMINISM → the same prompt may give different outputs → design for variability
✓ SECURITY → protect API keys (never in client code); validate/sanitize AI output
```

## Izgradnja AI značajki

```text
✓ Common features: chatbots, summarization, content generation, classification, extraction,
  semantic search (with embeddings), Q&A (with RAG)
✓ Use STRUCTURED output (ask for JSON) when integrating AI into app logic
✓ Validate AI output (it can be wrong) → don't blindly trust; have fallbacks
→ developers add powerful AI features via APIs (no ML training needed)
```

## Zašto je to važno

Razumijevanje kako integrirati AI kroz API-je je vrijedna, sve neophodnije potrebna znanja jer je to **način na koji većina razvojnih inženjera dodaje AI mogućnosti aplikacijama**, što čini to praktičnom, traženom vještinom.

Korištenje AI API-ja (OpenAI, Anthropic, cloud AI servisi) omogućava razvojnim inženjerima dodavanje moćnih AI značajki bez potrebe za treniranjem modela — čineći to primarnim načinom na koji se AI integrira u aplikacije.

Razumijevanje **korištenja LLM API-ja** — slanja zahtjeva sa upitima i primanja AI-generianih odgovora (obavljanja zaključivanja na unaprijed treniranim modelima) — je osnovni mehanizam koji razvojni inženjeri koriste.

Razumijevanje **ključnih razmatranja** je posebno važno za izgradnju robusnih AI značajki: **promptinga** (stvaranje dobrog prompata jer ulaz oblikuje izlaz), **troška** (AI pozivi koštaju novac po tokenu, što zahtijeva praćenje i optimizaciju), **latencije** (AI pozivi su sporiji, što zahtijeva asinkrono rukovanje i streaming), **rukovanje greškama** (greške, limitacije brzine, timeout-i), **nedeterminizma** (isti prompt daje različite izlaze, što zahtijeva dizajniranje za varijabilnost) i **sigurnosti** (zaštita API ključeva, nikada u klijentskom kodu, i validacija AI izlaza).

Ova razmatranja razlikuju robusnu AI integraciju od naivne upotrebe.

Razumijevanje **izgradnje AI značajki** — uobičajene značajke (chatboti, sažetost, generiranje sadržaja, klasifikacija, semantička pretraga sa embeddings-ima, Q&A sa RAG-om), korištenje strukturiranog izlaza (JSON) za integraciju u logiku aplikacije, i **validacija AI izlaza** (jer može biti pogrešna, ne vjerujući joj slijepo, imajući fallback-e) — odražava praktičan razvoj AI značajki.

Kako AI značajke postaju očekivane u aplikacijama, mogućnost integracije AI kroz API-je (rukovanje promptingom, troškom, latencijom, greškama, nedeterminizmom i validacijom izlaza) je sve vrijednija, tražena vještina razvojnog inženjera.

Pošto je integracija AI kroz API-je način na koji većina razvojnih inženjera dodaje AI mogućnosti (bez treniranja modela) i razumijevanje toga — uključujući praktična razmatranja (prompting, trošak, latencija, nedeterminizam, sigurnost, validacija izlaza) — je sve neophodnije, traženo znanje, razumijevanje kako integrirati AI u aplikacije koristeći API-je je vrijedna, sve važnija znanja — primarni način na koji razvojni inženjeri dodaju AI značajke (preko API-ja, obavljajući zaključivanje na unaprijed treniranim modelima), sa praktičnim razmatranjima (trošak, latencija, nedeterminizam, validacija) koja su ključna za robusnu AI integraciju, i sve tražena vještina kako AI značajke postaju očekivane u aplikacijama.