API 是現(xiàn)代軟件開發(fā)的基礎(chǔ)。它們?yōu)殚_發(fā)人員帶來了許多好處：
借助 AI API，開發(fā)人員可以將復(fù)雜的 AI 功能整合到他們的應(yīng)用程序中，而無需深入的 AI 或機器學習專業(yè)知識。AI 集成為應(yīng)用程序提供了自然語言理解、圖像識別和語音處理等高級功能。
那么，AI API 如何發(fā)揮作用？它們利用先進的機器學習模型和算法來提供智能功能。這些模型（包括用于自然語言處理 (NLP) 的模型）不斷從新數(shù)據(jù)中學習和改進。這意味著 API 保持準確，并且其性能會隨著時間的推移而提高。這種動態(tài)改進使應(yīng)用程序變得更智能、更高效，而無需額外的開發(fā)工作。
AI API 與傳統(tǒng) API 一樣，充當中介。它們允許您將 AI 服務(wù)集成到軟件應(yīng)用程序中，而無需從頭開始構(gòu)建這些服務(wù)。借助 API，各種軟件系統(tǒng)可以相互交互并輕松交換信息?，F(xiàn)代應(yīng)用程序通常需要從多個來源提取數(shù)據(jù)并提供無縫的用戶體驗。隨著我們的數(shù)字體驗轉(zhuǎn)向 AI 驅(qū)動的功能，AI API 自然已成為軟件系統(tǒng)的重要組成部分。
將 AI API 集成到您的應(yīng)用程序中，本質(zhì)上就是將您的應(yīng)用程序與強大的 AI 模型和數(shù)據(jù)處理功能連接起來。例如，文本分析、圖像識別和語音處理等任務(wù)。當專門的 AI 服務(wù)為您的應(yīng)用程序處理這些任務(wù)時，您將獲得一個更高效、更強大的應(yīng)用程序，可以為用戶提供高級功能。
AI API 的秘密在于其底層使用的先進技術(shù)。這些技術(shù)包括：
AI API 還可充當訪問和利用機器學習模型的接口。強大的機器學習算法驅(qū)動著這些 ML 模型，而這些模型通常需要大量工作負載和強大的機器。讓 AI/ML 模型作為 API 端點后面的服務(wù)運行，以便應(yīng)用程序可以自由調(diào)用這些端點，標志著 AI 民主化取得了重大進展。
AI API 為您提供了分析和使用它們的應(yīng)用程序之間的清晰接口。您不必擔心運行和托管模型。最終結(jié)果帶來了更快的開發(fā)周期和可重用性。
AI API 顯著提高了開發(fā)流程的效率。開發(fā)人員可以專注于構(gòu)建新功能和改善用戶體驗，而無需從頭開始。AI API 的可擴展性起到了補充作用，隨著產(chǎn)品的發(fā)展，它可以處理越來越多的數(shù)據(jù)和用戶交互。
AI API 還使應(yīng)用程序更加靈活和互聯(lián)。AI API 的實際實現(xiàn)通過自動化和個性化顯著提高了用戶體驗。例如：
有各種類型的 AI API 可以滿足特定需求和功能。例如：
每種類型的 AI API 都提供獨特的功能，您可以利用這些功能以特定的方式增強您的應(yīng)用程序。
計算機視覺 API（包括光學字符識別）可以分析和理解圖像和視頻中的視覺內(nèi)容。這些 API 可以執(zhí)行圖像分類、對象檢測和面部識別等任務(wù)。在從安全到社交媒體的各種應(yīng)用中，這些功能開辟了很多可能性。例如，Google Cloud Vision API可以將圖像分為數(shù)千個類別并檢測單個對象和面部。
除了基本的圖像識別之外，這些 API 還支持文本檢測和視頻分析等高級功能。例如， Google 的視頻智能 API可以識別存儲和流式視頻中的對象、地點和動作，使其成為視頻內(nèi)容分析的多功能工具。
語音識別 API 有幾個主要功能：
這些功能使語音識別 API 成為廣泛應(yīng)用的強大工具。
開發(fā)人員可以集成語音識別 API，以創(chuàng)建提供語音控制功能和支持多種語言的應(yīng)用程序。這樣您就可以為殘障用戶創(chuàng)建可訪問的應(yīng)用程序，或者在各種情況下實現(xiàn)免提操作。
自然語言處理 (NLP) API 利用自然語言處理模型來分析和理解人類語言。這些機器學習模型可以執(zhí)行各種任務(wù)，包括情緒分析、文本分類和實體識別。需要深度語言理解的應(yīng)用程序通常通過 API 使用 NLP 模型。例如，OpenAI 的模型可以翻譯語言、總結(jié)文本并回答特定問題。
NLP API 還支持自定義模型，您可以根據(jù)特定用例進行定制。無論您需要分析客戶反饋、自動內(nèi)容審核還是構(gòu)建對話代理，NLP API 都能提供從文本數(shù)據(jù)中提取有價值見解所需的工具。
翻譯 API 通過支持多種語言來跨越語言障礙。它們提供動態(tài)結(jié)果和特定領(lǐng)域自定義等功能。它們使用先進的神經(jīng)機器翻譯模型，為需要可靠且細致入微的翻譯的應(yīng)用程序提供高準確度和流暢度。
在專業(yè)環(huán)境中，這些 API 因其準確翻譯專業(yè)術(shù)語的能力而成為寶貴的工具。
讓我們探索每個開發(fā)人員都應(yīng)該考慮的七大 AI API 工具。
Google Cloud 提供了一套 AI 產(chǎn)品，其中包括：
這些工具包括大型語言模型，提供了實時翻譯、情感分析和圖像分類等強大的功能。
Google Cloud 的免費 AI 工具使開發(fā)人員可以嘗試并將高級 AI 功能集成到他們的應(yīng)用程序中。
OpenAI API以其通用的“文本輸入，文本輸出”界面而聞名，該界面支持各種任務(wù)。這些任務(wù)包括語言翻譯、內(nèi)容生成和情感分析。該 API 利用了 GPT-3 系列的模型。這些模型具有卓越的速度和吞吐量，可以根據(jù)給定的提示生成類似人類的文本。對于希望將高級 NLP 功能集成到其應(yīng)用程序中的開發(fā)人員來說，OpenAI API 已成為一種多功能工具。
此外，用戶可以通過提供期望結(jié)果的示例來“編程”O(jiān)penAI API。這使得 API 能夠從人類反饋中學習并提高其性能。
IBM Watson AI為開發(fā)人員提供了強大的工具，包括自然語言處理、語音轉(zhuǎn)文本和文本轉(zhuǎn)語音轉(zhuǎn)換以及創(chuàng)建自定義模型。例如，其自然語言理解 (NLU) API 可以分析文本以提取有價值的見解，例如實體、關(guān)鍵字和情感。
如果您的應(yīng)用程序需要深度文本分析和理解，那么選擇 IBM Watson 準沒錯。
Hugging Face 的推理 API支持多種 NLP 任務(wù)，包括：
它還通過 API 調(diào)用使用 NLP、音頻和計算機視覺模型處理高級任務(wù)，使其成為開發(fā)人員的多功能工具。
DeepAI 提供文本轉(zhuǎn)圖像 API，允許您根據(jù)文本輸入生成圖像，支持 29 種不同的樣式。該 API 支持多種編程語言，包括：
這使得廣泛的開發(fā)人員可以使用它。
Stream 設(shè)計了自動審核 API，用于實時內(nèi)容審核。它可以標記禁止的內(nèi)容，并提醒用戶注意社區(qū)標準。它為審核人員提供了有價值的信息，以便他們審查并采取適當?shù)拇胧?，確保社區(qū)環(huán)境安全且充滿尊重。
Imagga 的 API支持廣泛的圖像處理功能，例如：
這使得用戶能夠高效地利用各種工具來增強和分析他們的圖像內(nèi)容。開發(fā)人員可以在承諾定價計劃之前試用免費版本來檢查兼容性和響應(yīng)率。
要為您的項目選擇最合適的 AI API，您必須仔細考慮您的獨特需求、可擴展性要求以及與現(xiàn)有系統(tǒng)的兼容性。您還需要評估 AI API 如何滿足您的項目目標并確保它能夠應(yīng)對未來的增長。
選擇 AI API 時，請考慮以下因素：
您還必須考慮可靠性和安全性因素。確保 AI API 提供商提供強大的文檔和支持，以便順利進行集成和故障排除。為了保護敏感的項目和客戶數(shù)據(jù)，還需仔細評估數(shù)據(jù)安全措施。
為了簡化比較 AI API 提供商的過程，請關(guān)注您的關(guān)鍵標準。
對于預(yù)算緊張的項目來說，成本效益至關(guān)重要。像 Llama 3.1 (8B) 這樣的供應(yīng)商提供有競爭力的價格，使其成為各種應(yīng)用的經(jīng)濟實惠的選擇。
評估每個 AI API 的功能是否符合您的項目需求。根據(jù)具體用例，每個 API 提供的價值不同。
除了成本之外，還要考慮每個提供商提供的獨特功能和優(yōu)勢。確定哪些 AI 驅(qū)動的 API 可以為您的細分市場和受眾帶來最大價值，優(yōu)先考慮用戶安全性、便利性和滿意度。
通過將提供商的優(yōu)勢與您的項目要求相結(jié)合，您可以做出明智的決定，最大限度地提高性能和預(yù)算。
AI API 集成到應(yīng)用程序的過程取決于提供商。但是，集成過程包含大多數(shù)提供商的一些最佳實踐和一般步驟。讓我們來討論一下這些。
API 密鑰是訪問 AI API 時進行身份驗證和授權(quán)的唯一標識符。用戶通常通過服務(wù)提供商的開發(fā)者門戶或 API 管理控制臺獲取這些密鑰。開發(fā)者需要注冊開發(fā)者賬戶并注冊他們的項目才能獲得 API 密鑰。
您必須安全地存儲這些密鑰（通常使用環(huán)境變量），以防止未經(jīng)授權(quán)的訪問。
設(shè)置 API 調(diào)用涉及以下步驟：
處理 API 響應(yīng)時，實施錯誤處理機制可確保您的應(yīng)用程序妥善處理速率限制和服務(wù)不可用等問題。您的最終用戶希望收到有意義的錯誤消息。作為開發(fā)人員，任何響應(yīng)錯誤都應(yīng)包含足夠的日志信息和錯誤代碼，以準確告知問題所在。這使得調(diào)試更快、更輕松。
為了獲得成功的 API 響應(yīng)，您需要適當?shù)亟馕鰯?shù)據(jù)以提取有用的信息并將其集成到您的應(yīng)用程序中。
由人工智能驅(qū)動的 AI API 前景光明。以下是一些值得關(guān)注的關(guān)鍵趨勢：
機器學習模型的進步推動了 AI API 的重大改進。谷歌的 AutoML 等技術(shù)為自然語言處理任務(wù)生成了高質(zhì)量的模型。聯(lián)合學習可以在多臺設(shè)備上訓練模型而無需共享數(shù)據(jù)，它在維護醫(yī)療保健和金融等敏感領(lǐng)域的數(shù)據(jù)隱私方面越來越受到關(guān)注。
TinyML 可在低功耗設(shè)備上實現(xiàn)機器學習。它通過實現(xiàn)實時處理和決策，改變了可穿戴技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用。人們對道德 AI 的關(guān)注度也在不斷提高，重點是開發(fā)透明且負責任的機器學習模型。
研究人員和開發(fā)人員正在努力提高自然語言處理 (NLP) 的質(zhì)量控制和準確性。增強的 NLP 功能正在減少錯誤并改善用戶體驗，使應(yīng)用程序更加智能和可靠。我們觀察到越來越多的應(yīng)用程序嚴重依賴語言理解和生成。因此，NLP 領(lǐng)域的進步可以進一步推動創(chuàng)新。
AI API 與物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算的集成正在徹底改變實時決策并增強隱私。這種集成的一些好處包括：
智能家居、工業(yè)自動化和醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用使用這些功能來提供實時響應(yīng)。
聯(lián)邦學習的去中心化方法與物聯(lián)網(wǎng)高度兼容。這確保了數(shù)據(jù)隱私，同時利用了多樣化的數(shù)據(jù)集。這種技術(shù)組合使我們能夠構(gòu)建更安全、更高效的 AI 應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序可以獨立于集中式云服務(wù)運行。
AI API 通過在軟件系統(tǒng)中提供強大的功能，正在改變軟件開發(fā)的格局。從計算機視覺和語音識別到自然語言處理和翻譯，當今可用的 AI API 類型為開發(fā)人員提供了前所未有的機會來增強他們的項目。
然而，選擇正確的 API 仍然是我們需要明智應(yīng)對的挑戰(zhàn)。它不僅涉及考慮項目要求、可擴展性和兼容性，還涉及對 AI 道德使用的日益增長的擔憂。盡管如此，我們看到道德 AI 系統(tǒng)背后取得了進展并付出了巨大努力。道德框架、道德委員會和委員會的采用以及減輕 AI 風險的工具的開發(fā)一直在積極增長。
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能 API 的潛力只會越來越大。因此，充分利用它們對于可持續(xù)發(fā)展的未來至關(guān)重要。開發(fā)人員需要隨時了解最新的工具和趨勢，并注意他們選擇的工具的影響。
文章來源：Top 7 Must-Try AI API Tools for Developers