Kaip integruoti dirbtinį intelektą į programas naudojant API?

Question

Accepted Answer

Kūrėjai paprastai prideda AI galimybes prie programų, skambindami **AI API** (tokiems kaip OpenAI, Anthropic ar debesų AI paslaugos) — siunčiant užklausas ir gaudami AI sukurtus atsakymus, neporeikalaujant mokyti modelius. Suprasti, kaip naudoti AI API, yra vis labiau vertinama.

## Naudojant 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)
```

## Pagrindiniai aspektai

```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
```

## Kuriama AI funkcionalumą

```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)
```

## Kodėl tai svarbu

Suprasti, kaip integruoti AI per API, yra vertinga, vis labiau esminė žinios, nes tai yra **tai, kaip dauguma kūrėjų prideda AI galimybes prie programų**, todėl tai praktinis, paklaustas įgūdis.

Naudojant AI API (OpenAI, Anthropic, debesų AI paslaugos) kūrėjai gali pridėti galingas AI funkcijas neporeikalaujant mokyti modelius — todėl tai yra pagrindinė AI integravimo į programas priemonė.

Suprasti **LLM API naudojimą** — siunčiant užklausas su žymomis ir gaunant AI sukurtus atsakymus (darydami išvadą iš išanksto mokytos modelių) — yra pagrindinis mechanizmas, kurį naudoja kūrėjai.

Suprasti **pagrindinius aspektus** ypač svarbu kuriant tvirti AI funkcijas: **žymėjimu** (kurti gerus žymius, nes įvestis formuoja išvestį), **kaina** (API skambučiai kainuoja pinigus už žymę, reikalingas stebėjimas ir optimizavimas), **latentumu** (AI skambučiai būdami lėtesni, reikalingas asinchroninis apdorojimas ir srautinis perdavimas), **klaidų tvarkymu** (gedima, srauto ribojimais, baigėsi laikas), **nedeterminizmu** (tas pats žymys duodantis skirtingus atsakymus, reikalinga projektuoti atsižvelgiant į kintamumą), ir **saugumu** (saugant API raktus, jei niekada ne kliento kode, ir patvirtinant AI atsakymą).

Šie aspektai išskiria tvirti AI integravimą nuo nayvaus naudojimo.

Suprasti **kuriamą AI funkcionalumą** — dažnos funkcijos (chatbotai, santrauka, turinio generavimas, klasifikavimas, semantinis paieška su embeddings, klausimų-atsakymų su RAG), naudojant struktūruotą išvestį (JSON) integravimui į programos logiką, ir **patvirtinti AI atsakymą** (nes jis gali būti klaidingas, neapklausiant juo sleptas, turėdamas atsiradimus) — atspindi praktinę AI funkcijos raidą.

Kadangi AI funkcijos vis labiau tikimasi programose, gebėjimas integruoti AI per API (tvarkant žymėjimą, kainą, latentumą, klaidas, nedeterminizmą ir atsakymo patikrinimą) yra vis labiau vertinama, paklaustas kūrėjo įgūdis.

Nes integruoti AI per API yra kaip dauguma kūrėjų prideda AI galimybes (nesilaikyti modelius) ir suprasti tai — įskaitant praktinius aspektus (žymėjimu, kaina, latentumu, nedeterminizmu, saugumi, atsakymo patvirtinimu) — yra vis labiau esminė, paklaustas įgūdis, supratimas, kaip integruoti dirbtinį intelektą į programas naudojant API, yra vertinga, vis labiau svarbi žinios — pagrindinė priemonė, kaip kūrėjai prideda AI funkcijas (per API, darydami išvadą iš išanksto mokytos modelių), su praktiniais aspektais (kaina, latentumu, nedeterminizmu, patvirtinimu) būdami pagrindiniai tviriam AI integravimui, ir vis labiau paklaustas įgūdis, nes AI funkcijos vis labiau tikimasi programose.