تعديل استراتيجيات API لتتناسب مع الاتجاهات الديناميكية للذكاء الاصطناعي

في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، يحظى الذكاء الاصطناعي (AI) بالكثير من الاهتمام. في كل مكان تنظر إليه على وسائل التواصل الاجتماعي، ستجد شركات ناشئة جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي، وأدوات هندسة الأوامر، وحلول نماذج اللغة الكبيرة (LLM). وهذا ليس مفاجئًا لأن الذكاء الاصطناعي يشبه السحر تقريبًا! على سبيل المثال، أثار ChatGPT حماس الجميع. فقد حصل على 100 مليون مستخدم في غضون شهرين فقط بعد إتاحته للعامة، مما جعله يحظى بشعبية كبيرة بسرعة فائقة.

الآن، يتساءل الجميع: ماذا تعني موجة الذكاء الاصطناعي هذه لي، ولعملي، ولمنتجاتي؟ وبشكل أكثر تحديدًا، كيف تؤثر على أولئك الذين يقفون في طليعة بناء المنتجات والتطبيقات الرقمية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs)؟ تستكشف هذه المقالة ما تعنيه اتجاهات الذكاء الاصطناعي بالنسبة لأولئك الذين يصنعون أدوات رقمية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات.

واجهات برمجة التطبيقات تجعل الذكاء الاصطناعي في متناول الجميع

كانت الشركات الكبرى سريعة في إنشاء مختبرات بحثية مخصصة للذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتوظيف علماء البيانات لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي. ولكن ماذا عن الكيانات الأصغر التي لا تمتلك الموارد الحاسوبية الهائلة ووحدات معالجة الرسومات (GPUs) اللازمة لمختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي؟ هل عليهم فقط مراقبة الشركات الكبرى وهي تستفيد من ثورة الذكاء الاصطناعي؟ الإجابة هي لا. بالنسبة للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك التي تركز على اللغة الطبيعية، لا حاجة إلى مختبر أبحاث خاص بالذكاء الاصطناعي. بدلاً من ذلك، يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي العامة الحالية (LLMs). وهذا يعني أن المطورين لا يحتاجون إلى أن يكونوا خبراء في الذكاء الاصطناعي، بل فقط أن يكونوا بارعين في استخدام واجهات برمجة التطبيقات. من خلال هندسة الأوامر، والضبط الدقيق، والتضمينات، يمكن تخصيص هذه النماذج لتلبية متطلبات محددة.

الكلمة السحرية هنا هي "واجهات برمجة التطبيقات (APIs)". تقوم واجهات برمجة التطبيقات بتغليف تعقيدات محتوياتها، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي في متناول جميع المطورين، بغض النظر عن خبرتهم في الذكاء الاصطناعي. هذا الفصل بين المهام يضمن أنه بينما يقوم عدد قليل من علماء البيانات بإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتغليفها كواجهات برمجة تطبيقات، يمكن لمجموعة أكبر من المطورين دمج هذه النماذج في تطبيقاتهم، مما يؤدي إلى إنشاء حلول "ذكية" بارعة في معالجة اللغة الطبيعية. النتيجة هي أن واجهات برمجة التطبيقات تعمل على تسوية ساحة اللعب، مما يمنح المطورين من جميع أحجام الشركات إمكانية الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي القوية.

الذكاء الاصطناعي وأنماط واجهات برمجة التطبيقات للتطبيقات الحديثة

تعتبر واجهات برمجة التطبيقات مفتاحًا لربط منتجك بكل شيء آخر. إنها رائعة في توصيل مكونات البرمجيات المختلفة. عندما نتحدث عن الذكاء الاصطناعي، يصبح هذا الاتصال أكثر أهمية لأن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى العمل مع مصادر البيانات والأدوات المختلفة ليكون مفيدًا. تستفيد التطبيقات الحديثة بشكل مستمر من كل من الذكاء الاصطناعي وواجهات برمجة التطبيقات. بينما يمنح الذكاء الاصطناعي "الذكاء" للتطبيقات، مما يمكنها من فهم اللغة البشرية والنوايا، تسهل واجهات برمجة التطبيقات الوصول إلى البيانات واتصالات النظام. هذه التقنيات ليست كيانات متوازية فقط، ويمكن أن يكون استخدامها المشترك تآزريًا. هناك ثلاثة أنماط رئيسية لدمجها:

النمط 1: استدعاء خدمات الذكاء الاصطناعي عبر واجهة برمجة التطبيقات

غالبًا ما يتم تغليف نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل OpenAI ChatGPT، كواجهات برمجة تطبيقات. من خلال هذه الواجهات، يمكن للمطورين تشغيل الذكاء الاصطناعي، وإرسال الأوامر كمدخلات، مما يسمح للمطورين بدمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم بسلاسة. تُستخدم بنية شائعة لبناء تطبيق ذكاء اصطناعي جديد أيضًا نقطتي نهاية لواجهة برمجة التطبيقات من OpenAI مثل التضمينات المتجهة و إكمال الدردشة كما ترى في الرسم البياني أدناه:

تقوم هذه الطريقة أولاً بإنشاء تضمينات متجهة من خلال واجهة برمجة التطبيقات من OpenAI لكل مستند إدخال (نص، صورة، CSV، PDF، أو أنواع أخرى من البيانات المنظمة/غير المنظمة)، ثم تقوم بفهرسة التضمينات التي تم إنشاؤها للاسترجاع السريع وحفظها في تخزين مثل قواعد البيانات المتجهة للاسترجاع السريع، ويتم تقديم هذه المستندات إلى ChatGPT جنبًا إلى جنب مع سؤال المستخدم كأمر. مع هذه المعرفة المخصصة المضافة، يمكن لـ ChatGPT الرد بذكاء على استفسارات المستخدم.

النمط 2: خدمات الذكاء الاصطناعي تستدعي واجهات برمجة التطبيقات

عادة ما يكون ناتج نموذج الذكاء الاصطناعي استجابة للأمر نصيًا. لتحويل هذه "الأفكار" إلى نتائج قابلة للتنفيذ، تحتاج خدمات الذكاء الاصطناعي إلى استدعاء واجهات برمجة التطبيقات. يمكن لهذه الواجهات بدء إجراءات في العالم الحقيقي أو الرقمي، مثل إجراء المدفوعات، أو حجز موعد، أو إرسال رسائل، أو ضبط درجة حرارة الغرفة. في جوهرها، تعمل واجهات برمجة التطبيقات كأيدي خدمة الذكاء الاصطناعي، مما يمكنها من التفاعل مع بيئتها. مثال جيد على ذلك يمكن أن يكون الإضافات المخصصة لـ ChatGPT. تشرح هذه المقالة كيفية بناء إضافة مخصصة لبوابة API باستخدام APISIX. لأن APISIX يمكن أن يكون في مقدمة واجهات برمجة التطبيقات لتوجيه طلبات الذكاء الاصطناعي إلى خدمات واجهة برمجة التطبيقات الخلفية المقصودة. يمكننا بسهولة تنفيذ إجراءات أمنية مثل المصادقة، والتفويض، والحد من المعدل أو تخزين الردود المتشابهة من واجهات برمجة التطبيقات، كما تسمح لنا بجمع رؤى قيمة حول استخدام واجهات برمجة التطبيقات، والأداء، والمشكلات المحتملة.

النمط 3: الذكاء الاصطناعي يربط واجهات برمجة التطبيقات

قبل سنوات، لجعل نظامي برمجيات أو واجهات برمجة تطبيقات يتواصلان، كانت الخيار الوحيد هو الترميز اليدوي. كان مهندسو البرمجيات يصنعون تسلسلات معقدة وهشة من الأكواد. كانت هذه المهمة مخصصة للمطورين فقط، وكان كل تعديل يعني المزيد من الترميز، مما يؤدي إلى شبكة معقدة من الأكواد المتشابكة.

مع ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن أن يكون التفاعل مع منصة التكامل كخدمة (iPaaS) بسهولة تقديم طلب في محادثة. إذا كنت تريد أن تتم مزامنة البيانات من منصة إلى أخرى، فلن تحتاج إلى فهم التفاصيل الفنية. كل ما تحتاجه هو تحديد متطلباتك. على سبيل المثال، قد تقول: "قم بمزامنة درجات العملاء المحتملين من Marketo إلى Salesforce." أو اطلب من الذكاء الاصطناعي نقل البيانات من واجهة برمجة تطبيقات إلى أخرى. سيقوم الذكاء الاصطناعي بعد ذلك بإدارة العملية، واختبار توافقها، وإصلاح أي مشكلات بشكل مستقل. واجهات برمجة التطبيقات المستخدمة في تكاملاتك تتغير دائمًا، وهذا يمكن أن يسبب أحيانًا مشكلات. يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة صحة تكاملات البيانات الخاصة بك والاستمرار في إصلاح الأخطاء أو ببساطة إرسال إشعارات تنبيه بلغة طبيعية إذا كان هناك إدخال في طلب أو استجابة واجهة برمجة التطبيقات يحتاج إلى اهتمام.

حماية استخدام واجهات برمجة التطبيقات

مع قدرة الذكاء الاصطناعي على استدعاء واجهات برمجة التطبيقات التي تبدأ إجراءات في العالم الحقيقي أو الرقمي، من الضروري تنفيذ إجراءات حماية. يجب تنفيذ هذه الحماية، بشكل مثالي على مستوى نظام إدارة واجهات برمجة التطبيقات، لضمان الاستخدام المسؤول والآمن للذكاء الاصطناعي. تستكشف هذه المقالة كيف يمكن أن تكون بوابة API مفيدة لمطوري إضافات ChatGPT لـ عرض، تأمين، إدارة، ومراقبة نقاط نهاية واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بهم.

في الختام

توفر واجهات برمجة التطبيقات اللبنات الأساسية المثالية لتطوير البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يعتبر الجمع بين واجهات برمجة التطبيقات وتقنيات الذكاء الاصطناعي أمرًا حيويًا لتطوير تطبيقات قوية. الأنماط الثلاثة المحددة — التطبيقات التي تدمج وظائف الذكاء الاصطناعي من خلال واجهات برمجة التطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي التي تستدعي واجهات برمجة التطبيقات لتنفيذ الإجراءات — توفر خارطة طريق للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تطوير التطبيقات. مع استمرار تطور مشهد الذكاء الاصطناعي، سيصبح التركيز على واجهات برمجة التطبيقات واستراتيجيات تكاملها أكثر أهمية.

موارد ذات صلة

بوابة API لإضافات ChatGPT بناء إضافة مخصصة لـ ChatGPT لبوابة API