Come integri l'AI nelle applicazioni utilizzando le API?

Question

Accepted Answer

Gli sviluppatori comunemente aggiungono capacità di AI alle applicazioni chiamando **AI API** (come OpenAI, Anthropic, o servizi cloud AI) — inviando richieste e ricevendo risposte generate dall'AI, senza necessità di addestrare modelli. Comprendere come utilizzare le AI API è sempre più prezioso.

## Utilizzo delle LLM API

```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)
```

## Considerazioni chiave

```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
```

## Costruire funzionalità AI

```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)
```

## Perché è importante

Comprendere come integrare l'AI tramite API è una conoscenza preziosa e sempre più essenziale perché è **il modo in cui la maggior parte degli sviluppatori aggiunge capacità di AI alle applicazioni**, quindi è un'abilità pratica e molto richiesta.

Utilizzare le AI API (OpenAI, Anthropic, servizi cloud AI) consente agli sviluppatori di aggiungere potenti funzionalità di AI senza necessità di addestrare modelli — rendendolo il modo principale in cui l'AI viene integrata nelle applicazioni.

Comprendere l'**utilizzo delle LLM API** — inviare richieste con prompt e ricevere risposte generate dall'AI (eseguire inferenza su modelli pre-addestrati) — è il meccanismo di base che gli sviluppatori utilizzano.

Comprendere le **considerazioni chiave** è particolarmente importante per costruire funzionalità di AI robuste: **prompting** (creare prompt efficaci poiché l'input influisce sull'output), **costo** (le chiamate API costano denaro per token, richiedendo monitoraggio e ottimizzazione), **latenza** (le chiamate AI sono più lente, richiedono gestione asincrona e streaming), **gestione degli errori** (fallimenti, limiti di velocità, timeout), **non-determinismo** (lo stesso prompt produce output diversi, richiedendo la progettazione per la variabilità), e **sicurezza** (proteggere le chiavi API, mai nel codice client, e validare l'output dell'AI).

Queste considerazioni distinguono l'integrazione robusta dell'AI dall'utilizzo ingenuo.

Comprendere la **costruzione di funzionalità AI** — funzionalità comuni (chatbot, riassunto, generazione di contenuti, classificazione, ricerca semantica con embedding, Q&A con RAG), utilizzare output strutturato (JSON) per l'integrazione nella logica dell'app, e **validare l'output dell'AI** (poiché può essere sbagliato, non fidarsi ciecamente, avere fallback) — riflette lo sviluppo pratico di funzionalità AI.

Mentre le funzionalità di AI diventano previste nelle applicazioni, la capacità di integrare l'AI tramite API (gestendo prompting, costo, latenza, errori, non-determinismo, e validazione dell'output) è un'abilità di sviluppatore sempre più preziosa e richiesta.

Poiché l'integrazione dell'AI tramite API è il modo in cui la maggior parte degli sviluppatori aggiunge capacità di AI (senza addestrare modelli) e comprenderlo — incluse le considerazioni pratiche (prompting, costo, latenza, non-determinismo, sicurezza, validazione dell'output) — è un'abilità sempre più essenziale e richiesta, comprendere come integrare l'AI nelle applicazioni utilizzando le API è una conoscenza preziosa e sempre più importante — il modo principale in cui gli sviluppatori aggiungono funzionalità di AI (tramite API, eseguendo inferenza su modelli pre-addestrati), con le considerazioni pratiche (costo, latenza, non-determinismo, validazione) che sono fondamentali per l'integrazione robusta dell'AI, e un'abilità sempre più richiesta mentre le funzionalità di AI diventano previste nelle applicazioni.