开发人员通常通过调用AI API(如OpenAI、Anthropic或云AI服务)向应用程序添加AI功能——发送请求并接收AI生成的响应,无需训练模型。理解如何使用AI API越来越有价值。
使用LLM API
response = (, {
: ,
: { : , : },
: .({
: ,
: [{ : , : }],
}),
});
开发人员通常通过调用AI API(如OpenAI、Anthropic或云AI服务)向应用程序添加AI功能——发送请求并接收AI生成的响应,无需训练模型。理解如何使用AI API越来越有价值。
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: [{ : , : }],
}),
});
✓ 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
✓ 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)
理解如何通过API集成AI是有价值且越来越必需的知识,因为这是大多数开发人员向应用程序添加AI功能的方式,所以这是一项实用的、高需求的技能。
使用AI API(OpenAI、Anthropic、云AI服务)让开发人员能够添加强大的AI功能,而无需训练模型——使其成为AI集成到应用程序的主要方式。
理解使用LLM API——用提示发送请求并接收AI生成的响应(对预训练模型进行推理)——是开发人员使用的基本机制。
理解关键考虑因素对于构建健壮的AI功能特别重要:提示工程(精心设计提示,因为输入塑造输出)、成本(API调用按token付费,需要监控和优化)、延迟(AI调用较慢,需要异步处理和流式传输)、错误处理(故障、速率限制、超时)、非确定性(相同提示给出不同输出,需要为可变性设计)和安全性(保护API密钥,永远不在客户端代码中,验证AI输出)。
这些考虑因素将健壮的AI集成与天真的用法区分开来。
理解构建AI功能——常见功能(聊天机器人、摘要、内容生成、分类、使用嵌入的语义搜索、使用RAG的问答)、使用结构化输出(JSON)集成到应用逻辑中,以及验证AI输出(因为它可能是错误的,不盲目信任它,有备用方案)——反映实际的AI功能开发。
随着AI功能在应用程序中变得预期,通过API集成AI的能力(处理提示工程、成本、延迟、错误、非确定性和输出验证)是越来越有价值的、高需求的开发人员技能。
由于通过API集成AI是大多数开发人员添加AI功能的方式(无需训练模型),理解它——包括实际考虑因素(提示工程、成本、延迟、非确定性、安全性、输出验证)——是越来越必需的、高需求的技能,因此理解如何使用API将AI集成到应用程序中是有价值的、越来越重要的知识——开发人员添加AI功能的主要方式(通过API,对预训练模型进行推理),关键的实际考虑因素(成本、延迟、非确定性、验证)是健壮AI集成的关键,并且随着AI功能在应用程序中变得预期,这是一项越来越高需求的技能。