2024年七大最佳免費貨幣轉換API
API 是將產品與其他產品連接的關鍵，特別是在人工智能領域，這種連接顯得尤為重要，因為人工智能需要與不同的數據源和工具配合才能發揮作用?，F代應用程序利用人工智能和 API 結合，實現“智能”功能，使其能夠理解人類語言和意圖，而 API 則促進數據訪問和系統連接。這些技術并非孤立存在，它們的組合使用可以產生協同效應，主要有三種集成模式：
AI 模型（例如 OpenAI 的 ChatGPT）通常以 API 形式提供。開發人員通過這些 API 觸發 AI，發送提示作為輸入，從而無縫集成 AI 到應用程序中。構建新 AI 應用程序的常見架構通常利用兩個 OpenAI API 端點，例如 Vector Embeddings 和 Chat Completion。該方法首先通過 OpenAI API 為每個輸入文檔（包括文本、圖像、CSV、PDF 或其他類型的結構化/非結構化數據）創建向量嵌入。生成的嵌入會被索引以便快速檢索，并保存到像向量數據庫一樣的存儲中。這些文檔將與用戶的問題一起作為提示呈現給 ChatGPT，增加了 ChatGPT 智能響應用戶查詢的能力。
AI 模型響應的輸出通常是文本。為了將這些輸出轉化為可操作的結果，人工智能服務需要調用 API。這些 API 可以在現實或數字世界中執行操作，例如付款、預約、發送消息或調整室溫。API 充當人工智能服務的“雙手”，使其能夠與環境進行互動。ChatGPT 的自定義插件便是一個良好的例子。在這種情況下，可以使用 APISIX 為 API 網關構建自定義插件，APISIX 位于 API 的前端，負責將 AI 請求路由到預期的后端 API 服務。同時，可以實施身份驗證、授權和速率限制等安全措施，或緩存來自 API 的類似響應，從而收集有關 API 使用情況、性能和潛在問題的寶貴見解。
多年前，要使兩個軟件系統或 API 進行通信，唯一的選擇是手動編碼，軟件工程師需要創建復雜且脆弱的代碼序列。這項任務僅適合開發人員，每次修改都意味著更多的編碼，從而導致相互連接的代碼變得復雜。
隨著生成式人工智能的出現，與集成平臺即服務 (iPaaS) 的交互變得簡單得多，像在聊天中提出請求一樣直觀。如果希望一個平臺的數據與另一個平臺同步，無需了解技術細節，只需明確需求。例如，可以簡單地要求：“將客戶線索分數從 Marketo 同步到 Salesforce?！被蛘咦?AI 將數據從一個 API 移動到另一個 API。此時，人工智能會處理整個過程，測試兼容性，并自主修復問題。由于集成中使用的 API 總是不斷變化，這有時會導致問題。AI 可以監控數據集成的運行狀況，持續修復錯誤，或者在 API 請求或響應中的條目需要關注時，通過自然語言發送警報通知。
人工智能能夠調用在現實或數字世界中執行操作的 API，因此實施保障措施至關重要。這種保護措施最好在 API 管理系統級別進行，以確保負責任和安全地使用人工智能。本文探討了 API Gateway 如何幫助 ChatGPT 插件開發人員公開、保護、管理和監控其 API 端點。
API 為人工智能驅動的軟件開發提供了理想的構建塊。API 和人工智能技術的結合對開發強大的應用程序至關重要。這三種已確定的模式（通過 API 集成 AI 功能的應用程序和調用 API 進行操作的 AI 服務）為在應用程序開發中利用 AI 提供了明確的路線圖。隨著人工智能領域的不斷發展，對 API 及其集成策略的關注將愈發重要。
原文鏈接：Adapting API Strategies to Dynamic AI Trend
