APIs ஐப் பயன்படுத்தி பயன்பாடுகளில் AI ஐ எவ்வாறு ஒருங்கிணைக்கிறீர்கள்?

Question

Accepted Answer

வளர்ச்சியாளர்கள் பொதுவாக **AI APIs** (OpenAI, Anthropic, அல்லது cloud AI சேவைகள் போன்றவை) ஐ அழைப்பதன் மூலம் பயன்பாடுகளில் AI திறன்களைச் சேர்க்கிறார்கள் — கோரிக்கைகளை அனுப்பி AI-உৎপন்న பதிலைப் பெறுவதன் மூலம், மாதிரிகளை பயிற்சி செய்ய வேண்டியதில்லை. AI APIs ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது ক্રমிக மூல்யவான ஆகிறது.

## LLM APIs ஐப் பயன்படுத்துதல்

```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)
```

## முக்கிய பரிசீலனைகள்

```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
```

## AI அம்சங்களை உருவாக்குதல்

```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)
```

## இது ஏன் முக்கியமானது

AI APIs மூலம் AI ஐ ஒருங்கிணைப்பது எவ்வாறு என்பதைப் புரிந்துகொள்வது மூல்யவான, ক্రமிக-அத்தியாவசிய அறிவாகும், ஏனெனில் **பெரும்பாலான வளர்ச்சியாளர்கள் பயன்பாடுகளில் AI திறன்களைச் சேர்க்கும் முறை** இதுவாகவே உள்ளது, இதனால் இது ஒரு நடைமுறைக் கூறு, பெரும்চাহனைக்கான திறமை.

AI APIs (OpenAI, Anthropic, cloud AI சேவைகள்) ஐப் பயன்படுத்துவது வளர்ச்சியாளர்களை மாதிரிகளை பயிற்சி செய்ய வேண்டாமல் சக்திவாய்ந்த AI அம்சங்களைச் சேர்க்க அனுமதிக்கிறது — இது AI ஐ பயன்பாடுகளில் ஒருங்கிணைப்பதற்கான முதன்மை வழி ஆகவே உள்ளது.

**LLM APIs ஐப் பயன்படுத்துதல்** — உத்தரவுடன் கோரிக்கைகளை அனுப்பி AI-உৎபன்ன பதிலைப் பெறுதல் (முன்பயிற்சி செய்யப்பட்ட மாதிரிகளில் inference செய்துதல்) — வளர்ச்சியாளர்கள் பயன்படுத்தும் அடிப்படை பொறிமுறை ஆகிறது.

**முக்கிய பரிசீலனைகள்** ஐப் புரிந்துகொள்வது உறுதியான AI அம்சங்களை உருவாக்குவதற்கு குறிப்பாக முக்கியமாகும்: **prompting** (நல்ல உத்தரவுகளை உருவாக்குதல் ஏனெனில் உள்ளீடு வெளியீட்டை உருவாக்குகிறது), **செலவு** (API அழைப்புகள் ஒரு token க்கு பணத்தை செலவழிக்கிறது, கண்காணிப்பு மற்றும் உகப்பாக்கம் தேவை), **latency** (AI அழைப்புகள் மெதுவாக இருக்கிறது, async கையாளுதல் மற்றும் streaming தேவை), **error handling** (தோல்விகள், rate limits, timeouts), **non-determinism** (அதே உத்தரவு வெவ்வேறு வெளியீடுகளைக் கொடுக்கிறது, variability க்கான வடிவமைப்பு தேவை), மற்றும் **security** (API keys ஐ பாதுகாத்தல், client code இல் ஒருபோதும் வெளிப்படுத்தாமல், AI வெளியீட்டைச் சரிபார்த்தல்).

இந்த பரிசீலனைகள் உறுதியான AI ஒருங்கிணைப்பை天真ஆன பயன்பாடு என்பதிலிருந்து வேறுபடுத்துகின்றன.

**AI அம்சங்களை உருவாக்குதல்** — பொதுவான அம்சங்கள் (chatbots, summarization, content generation, classification, embeddings உடன் semantic search, RAG உடன் Q&A), ஒருங்கிணைப்புக்குக் குறிப்பிடப்பட்ட வெளியீட்டு (JSON) பயன்படுத்துதல் app logic இல், மற்றும் **AI வெளியீட்டைச் சரிபார்த்தல்** (ஏனெனில் இது தவறாக இருக்கலாம், அதை குருட்டாக நம்பாமல், fallbacks அமைப்பு) — நடைமுறை AI அம்சம் வளர்ச்சியைப் பிரதிபலிக்கிறது.

AI அம்சங்கள் பயன்பாடுகளில் প்রত்याশிதமாக மாறும்போது, APIs மூலம் AI ஐ ஒருங்கிணைப்பதற்கான திறன் (prompting, செலவு, latency, errors, non-determinism, மற்றும் வெளியீட்டு சரிபார்ப்பை கையாளுவது) ஒரு ক্রமிக மூல்யவான, பெரும்சாதாரணிய வளர்ச்சியாளர் திறமை ஆகிறது.