面向开发人员的5大AI API

人工智能 (AI) 技术一直在改变行业和我们的日常生活。其不可否认的影响促使人们付出巨大努力和投资，使人工智能在世界各地更易于每个人使用。开源人工智能技术和人工智能 API 是我们致力于人工智能民主化的两个例子。

AI API 通过提供对预先训练的 AI 模型的访问来实现 AI 的大众化，即使对于没有丰富机器学习专业知识的开发人员也是如此。这些标准化接口将应用程序连接到强大的 AI 功能，例如语音识别、自然语言处理 (NLP)、图像分析和数据驱动的预测。

本博客探讨领先的 AI API、它们的优势以及如何为您的项目选择理想的 API。

什么是 AI API？#

人工智能 API 将强大的 AI 功能与您构建的应用程序连接起来。它们为您的软件提供了一种与预构建的机器学习模型（通常托管在云中）交互并利用这些模型的方法。您可以将它们视为可以集成到项目中的现成 AI 构建块。

这些 API 简化了 AI 的复杂性。开发人员可以专注于实现功能，而无需深厚的机器学习专业知识。例如，您可以构建一个可以生成图像、分析图像和识别图像中对象的应用程序。只需几行代码，您就可以将自然语言理解、情感分析和面部识别等功能添加到您的应用程序。AI API 可以处理繁重的工作、处理数据并返回您的应用程序可以使用的结果。

对于预训练模型，许多人工智能 API 也具有自定义选项。这些选项可以根据特定用例或数据集对模型进行微调。这涉及向 API 提供额外数据，以调整模型的参数以更好地适应用例。一些提供商还允许您构建自定义模型。

这种可及性使人工智能变得大众化，并使其可供更广泛的开发者和企业使用。它加速了开发，降低了成本，并为创新打开了大门，否则需要进行大量的人工智能研究和开发。

AI API 简史#

AI API 并非一夜之间出现；它们的发展反映了人工智能的广泛发展。最初，AI API 依赖于基于规则的系统，程序员在其中定义明确的行为规则。虽然这些系统对于特定任务很有用，但它们缺乏现代 AI 的适应性和学习能力。

20 世纪 90 年代机器学习的出现标志着一个重要的转折点。AI API 开始使用从数据中学习的机器学习算法，例如决策树和支持向量机，随着时间的推移，性能不断提高。这种转变使它们能够处理更复杂的任务，为新应用打开了大门。

在 2010 年代，深度学习技术通过受人脑结构启发的神经网络彻底改变了 AI API。TensorFlow 和 PyTorch 等框架允许开发人员使用这些模型执行 AI 任务，例如自然语言处理（例如 Google 翻译的进步）和计算机视觉（自动驾驶汽车很大程度上归功于此）。

如今，云基础设施为 AI API 的可访问性提供了支持。谷歌、亚马逊和微软等公司都提供基于云的 AI API。开发人员现在比以往任何时候都更容易访问先进的机器学习模型和计算资源。得益于 AWS SageMaker、Google Cloud AI 和 Microsoft Azure Machine Learning 等 AI 服务，AI API 可以自动扩展以处理大量数据并为数百万用户提供服务。

AI API 的类型#

在我们讨论顶级 AI API 之前，让我们简要讨论一下 AI API 的类型和它们提供的功能。

自然语言处理 (NLP) API#

自然语言处理 (NLP) 使机器能够处理和响应人类语言。使用 NLP API，开发人员可以将语言处理功能集成到他们的应用程序中。这些应用程序可以分析文本、检测情绪、总结文章、翻译语言和响应语音命令。我们在日常使用的许多数字工具中都看到了这些功能。例如，处理客户查询的聊天机器人、管理日程安排的语音助手以及连接全球各地的人们的翻译工具。

NLP API 为许多现代应用程序提供支持，例如 Siri 和 Alexa 等虚拟助手。这些应用程序展示了 NLP 如何改变我们与技术的互动方式。订购披萨、预订航班或控制智能家居设备等任务变得像说出命令一样简单。

尽管 NLP 取得了长足进步，但机器并不能像人类那样真正 “理解” 语言。它们根据数据中的模式处理和生成文本。NLP API 可以执行情绪分析、摘要和翻译等任务，准确度各不相同，具体取决于特定语言的上下文和复杂性。

计算机视觉 API#

计算机视觉使机器能够解释和理解周围世界的视觉信息。计算机视觉 API 可以处理图像和视频以识别和分类对象、检测和识别面部，甚至解释场景和情绪。

计算机视觉 API 提供商通常根据用例对它们进行分类。例如，图像识别 API 支持检测图像中的对象。例如，面部识别 API 允许机器根据其独特的面部特征识别个人。许多智能设备供应商都支持通过此功能解锁您的设备。安全系统也是如此，除非面部扫描与授权人员数据库中的条目相匹配，否则不允许某人进入。

另一个强大的功能是光学字符识别 (OCR)。它允许机器从图像和文档中提取文本。使用 OCR，您可以将手写笔记转换为数字文档或从扫描的发票中提取信息。

面向开发人员的顶级 AI API#

综合 AI 平台提供一套带有预训练模型的机器学习 API。它们可在云端自动扩展，并提供不同程度的自定义选项。开发人员可以轻松找到适合其用例的 AI API 并将其集成，无需担心从头开始构建基础设施或可扩展性。

以下列出了五个顶级综合 AI 平台供您考虑：

OpenAI#

OpenAI 以其先进的大型语言模型 (LLM) 而闻名，这些模型能够进行高级自然语言处理。OpenAI 拥有用于自然语言处理、代码生成、创建内容生成等的 API。您可以使用这些 API 来构建能够理解和生成类似人类文本的应用程序。

谷歌云人工智能#

Google Cloud AI 提供视觉、语言和结构化数据处理等 AI 服务。它们提供了适用于各种用例的大量 API。所有这些 API 均由 Google Cloud 可扩展的基础架构和丰富的文档提供支持。

Microsoft Azure 认知服务#

Azure AI 服务（以前称为 Azure 认知服务）提供了一套用于计算机视觉、语音、语言和决策的 API。Azure AI 服务专注于易用性和集成性。一些流行的 API 包括语音服务 API 和人脸 API。

IBM Watson#

作为人工智能领域的先驱，IBM Watson 提供用于自然语言处理、语音识别和发现的 API，例如 Watson Assistant 和 Watson Discovery。其强大而准确的服务适合企业级应用程序和开发人员。

Clarifai#

Clarifai 在高级计算机视觉、自然语言和生成式 AI 技术方面提供 AI 和机器学习服务。他们的 API 支持集成视频识别、图像识别和高级自然语言处理功能。该 API 具有适用于各种编程语言的 SDK，因此不同背景的开发人员可以将 AI 集成到他们的应用程序中。

使用 AI API 的好处#

将 AI API 集成到您的应用程序中可以改变您的工作和与技术的交互。让我们讨论一下两个主要优势。

提高效率#

• 快速开发：您可以利用预先训练的 AI 模型和现成的功能来减少开发时间并专注于核心功能。
• 任务自动化：人工智能应用程序可以自动执行日常重复任务，让您的团队可以专注于战略性和创造性的工作。
• 可扩展性： AI API 可以处理不断增长的数据量和复杂的流程。这可确保您的业务在扩展时顺利运行。但是，可扩展性还取决于底层基础架构和应用程序设计。如果没有这些组件的适当支持，您可能无法充分享受使用 AI API 实现可扩展性的好处。

增强功能#

• 复杂任务处理：人工智能增强型应用程序可以执行自然语言处理和图像分析等任务，而这些任务人类可能觉得很有挑战性或不可能完成。
• 智能交互：您可以构建理解人类语言、分析视觉数据并进行数据驱动预测的应用程序。
• 个性化体验：人工智能驱动的洞察力让您能够微调用户体验。您可以获得更好的参与度和满意度，这两者都会对您的产品增长产生积极影响。

将 AI API 整合到您的开发工具包中，可以帮助您紧跟潮流。此外，您还可以获得竞争优势、优化流程并提供令人愉悦的用户体验。

选择合适的 AI API#

让我们讨论一下我们建议您在选择 AI API 时考虑的两个关键方面。

评估 API 功能和定价#

确定项目所需的 AI 功能类型，例如 NLP 或视频分析。尝试准确指出您需要的服务类型以及供应商是否提供这些服务。例如，假设您需要情绪分析功能。尽管 API 提供自然语言处理，但它可能不提供情绪分析。选择符合您的要求且具有良好记录的 API。

仔细检查定价模式。一些 API 提供即用即付计划，而另一些 API 则使用订阅模式。考虑任何使用限制或额外费用，并评估相对于预算的成本效益。

确保 API 可以处理当前和未来的数据量。寻找性能指标或基准来评估其处理大型数据集和有效管理并发请求的能力。

集成与支持#

评估 API 与现有系统和应用程序集成的难易程度。查找清晰的文档、SDK 和代码示例。在全面部署之前，在开发环境中测试集成。

评估 API 供应商提供的支持水平。全面的文档、教程和响应迅速的客户支持在开发和故障排除期间提供了巨大的价值。它们可以指导您完成集成过程，帮助您了解 API 的功能，并在您遇到挑战时提供解决方案。社区论坛和用户组也可以提供有用的资源。

确保 API 支持您喜欢的编程语言和框架。这种兼容性将节省集成过程中的时间和精力。

安全和性能注意事项#

数据安全和性能优化推动 AI 成功集成。日益严重的网络威胁和日益增长的用户期望要求采取积极措施来保护数据并确保无缝性能。解决这些问题可直接防止数据泄露、法律纠纷和客户不满。

数据安全与合规性#

随着人工智能得到更广泛的应用，我们观察到企业以不容商榷的心态采用数据安全和监管措施。这充分说明了我们在敏感领域使用人工智能时对透明度和风险缓解的集体关注。

让我们更详细地讨论这个主题以及我们建议您考虑的一些关键方面。

强大的安全措施#

加密是保护数据的第一道防线。实施端到端加密，以保护静态和传输中的数据。即使有人拦截，此保护措施也能确保未经授权的各方无法读取数据。

定义严格的访问控制，以限制谁可以访问 API 及其处理的数据。考虑基于角色的访问控制 (RBAC)。它根据用户在组织内的角色分配权限，以便用户拥有最低限度的必要权限，从而降低意外或恶意滥用的风险。

使用强身份验证方法（例如 OAuth 2.0 或 API 密钥）来确保只有授权用户才能与 API 交互。多重身份验证 (MFA) 通过要求多种验证形式，显著降低了未经授权访问的风险。

定期进行安全审计和漏洞评估，以识别并修复 API 基础设施中的潜在弱点。保持主动性有助于防止安全漏洞的发生。

监管合规性#

在全球部署 AI 解决方案时，请确保遵守全球法规，例如欧洲的 GDPR（通用数据保护条例）、美国的 HIPAA（健康保险流通与责任法案）和 CCPA（加州消费者隐私法案）。每项法规都定义了系统如何处理、存储和处理个人数据的具体要求。

确保 API 供应商保持其数据处理实践的透明度。了解他们将数据存储在何处（数据驻留）、如何处理数据以及第三方是否有权访问数据。这种透明度有助于避免法律纠纷并建立与用户的信任。

采用数据匿名化和最小化等技术来保护敏感信息。通过匿名化数据，您可以降低个人信息泄露的风险，即使在发生违规时也是如此。

数据政策#

仔细检查 API 供应商的数据政策，了解他们如何在主要应用程序之外使用您的数据。确保供应商不会将您的数据用于与您组织的政策相冲突的目的，例如将数据出售给第三方。如果 API 供应商与第三方共享数据，请确保这些第三方也遵守相关法规并保持高安全标准。

了解供应商的数据保留政策。确定他们存储数据的时间长度，以及在不再需要时安全删除数据的流程。

性能优化#

高性能的 API 可以保证更好的用户体验和高效的运营。选择 AI API 时请注意以下几点：

响应时间和吞吐量#

如果 API 响应时间延迟不低，您就无法提供流畅的用户体验，尤其是在语音识别或交互式聊天机器人等实时应用中。目标是实现始终提供亚秒级响应时间的 API。

高吞吐量可确保 API 能够同时处理大量请求而不会降低性能。评估 API 管理峰值负载的能力，并在必要时考虑负载平衡解决方案。

实施监控工具来实时跟踪 API 的性能指标。这些工具可以提醒您潜在的瓶颈，并允许您快速调整以保持最佳性能。

数据处理效率#

API 应使用能够快速处理数据的高效算法，尤其是在处理大型数据集时。根据您的需求，评估 API 如何处理数据处理任务，例如批处理与实时流式传输。

考虑 API 管理并发请求而不减慢速度的能力。这包括有效管理线程池并确保资源分配随需求扩展。

速率限制有助于防止任何单个客户端同时向 API 发送过多请求。这可确保所有用户获得一致的性能，尤其是在高峰时段。

缓存和 CDN#

缓存经常访问的数据可以显著减少 API 的响应时间。定期检查和调整缓存策略以适应不断变化的使用模式，从而保持最佳性能。

内容分发网络 (CDN) 将 API 响应分发到多个地理位置分散的服务器。通过从最靠近用户的服务器提供内容，CDN 可以减少延迟并加快数据分发速度。

使用 AI API 的最佳实践#

在为您的用例选择了 API 后，您希望最大限度地发挥其效用。为此，您必须了解其局限性并随时了解最新发展。以下是我们建议您遵循的一些最佳做法：

了解 AI API 限制#

虽然 AI API 功能强大，但也存在局限性，您必须认识并解决这些局限性才能构建可靠的应用程序。

AI 模型可能会从训练数据中继承偏差并产生错误，尤其是在极端情况或不熟悉的数据的情况下。积极主动地识别和缓解这些问题，例如通过数据增强或使用不同的数据集进行重新训练。

在全面实施之前，测试 API 在不同数据类型和用例中的准确性和可靠性。尽早发现潜在弱点可以防止以后出现问题。

选择能够提供透明度和洞察决策过程的 API。尤其是受监管的行业，可解释性是合规和信任的关键因素。

紧跟 AI API 开发步伐#

人工智能领域发展迅速。如果您及时了解最新信息，就可以自信地利用最佳工具和技术。

定期检查 API 更新和新功能，其中可能包括性能改进、新增功能和错误修复。订阅供应商新闻通讯或关注其发布说明以随时了解最新信息。

选择对研发有强烈承诺的供应商。评估他们在提供更新和创新方面的业绩，以确保长期支持和获得尖端人工智能能力。

选择能够适应您不断变化的业务需求的 API。确保 API 能够随着您的需求变化而随您的应用程序扩展和增长。

其他最佳实践#

• 持续监控和记录 API 使用情况，以便尽早发现问题并随着时间的推移优化性能。
• 利用记录良好的 API 并参与社区支持论坛。这可以帮助您排除故障并学习他人的经验。

结论#

AI API 改变了我们构建应用程序的方式。开发人员正在构建更高效、更智能、更具创新性的应用程序和系统。无论您是想自动执行任务、增强用户体验还是获得竞争优势，AI API 都能提供强大的工具包来实现您的目标。

随着人工智能不断发展并主宰我们的生活，我们将看到人工智能民主化的更多推动力。我们将看到越来越多的企业和开发者采用人工智能。因此，如果您有下一个伟大的想法，考虑如何将人工智能融入其中并不是错的。但仅仅将人工智能融入您的产品并不能为您带来成功。您必须不断监控、了解和开展研究，以应对未来的挑战。

原文链接：https://www.moesif.com/blog/technical/api-development/Top-AI-APIs/

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