API描述语言如何赋能AI

AI 和 API 是天作之合。首先，API 是 AI 的神经系统，因为它们构成了连接用户、软件和 LLM 等 AI 驱动工具的基础设施。API 还充当 AI、网站和软件之间的桥梁。更不用说 AI增强 API 开发过程本身的能力了。

人工智能驱动的 API 已经取得了长足的进步，尤其是当人工智能知道会发生什么时候。这就是API 描述语言对于 AI 的未来如此重要的原因之一，这要归功于代码脚手架等趋势。要了解有关这一新兴领域的更多信息，让我们深入研究 API 描述语言的进步如何推动人工智能的未来。

API 描述语言赋能 AI 的 7 种方式

API 描述语言描述了 API 在粒度级别上的行为方式。这使得它们非常适合以多种不同方式与 AI 集成。例如，描述语言指定组件应期望哪种资产。它还可以为机器学习模型提供可用端点的完整列表。这是使 API 组件可互换的重要部分。

1. 支持自动代码生成

更重要的是，API 描述语言使自动代码生成成为可能。许多此类语言都附带工具，能够根据 API 规范生成客户端库、服务器存根和综合文档。这有望极大地改善用户体验 (UX) 和开发人员体验 (DX)，因为它允许为特定 API 生成现成的代码。这不仅对 API 开发人员和 AI 爱好者来说意义重大，对这两个行业来说也是如此。使用自然语言创建和使用 API 的能力有望改变 API 行业的游戏规则。

2. API 描述语言添加上下文

API 很少在真空中运行。API 存在的主要原因之一是与其他 API 一起使用，无论是作为流程的提供者还是连接软件、工具和其他资源。直到最近，这一直是 API 行业的一个重大疏忽，开发人员必须手动弄清楚 API 集成。随着 LLM 的出现，曾经是一个小小的不便变成了一个大问题，LLM 倾向于编造它不理解的东西。

这一趋势导致了Arazzo 规范的制定

3. 允许访问更多最新信息

LLM 往往在过时的大型数据集上进行训练，这极大地限制了它们的实用性，并增加了不准确的可能性。然而，随着人工智能变得越来越复杂，开发人员和数据科学家正在纠正这种不幸的趋势。例如，像 Gorilla 这样的新 LLM

4. API 描述促进一致性

一致的 API 设计让用户和开发者都感到沮丧

API 描述语言几乎可以消除所有这些潜在错误，尤其是在涉及 AI 时。它们详细说明了 API 的几乎所有内容，包括所有端点、输入、输出和身份验证方法的详细分类，使用户和 AI 都可以预测它们。这种一致性对于任何类型的广泛 API 采用都至关重要。必须排除故障和调试代码会使 API 的启动和运行更加耗时。API 描述语言在促进更易用和更一致的体验方面发挥着重要作用。另请阅读：

大多数 API 都受到规范漂移的影响

5.自然语言处理

自然语言处理 (NLP) 是人工智能中非常流行的应用，而且没有任何放缓的迹象。分析师预测，2023 年至 2030 年间，NLP 的复合年增长率将超过 15.1%

API 描述语言可以让 NLP 模型知道会发生什么。例如，AI 驱动的聊天机器人可能会查找客户的帐户以提供更好的客户服务。它甚至可以与服务器交互以提供有关库存和定价的实时更新和信息。API 描述语言促进了所有这些，因为它让 AI 准确地知道在后端调用什么。这使得面向用户的 AI 无需额外的开发人员输入即可执行许多任务。

6.自动化决策

人工智能驱动的决策系统

再举一个例子，想象一下一个基于多个不同交易所的金融交易 AI。API 描述语言指定 AI 应如何与每个交易所的数据交互，包括所需的参数、数据格式和预期响应。最重要的是，新的交易所可以毫不费力地集成到现有堆栈中。对于我们前面提到的自动驾驶汽车，API 描述语言可以让 AI 与外部传感器、控制系统和基于云的服务进行通信。当新系统、控件或服务可用时，它们可以快速轻松地插入现有系统。

7. 改进用户体验 (UX) 和数字化转型 (DX)

集成 API 描述语言和 AI 为开发、使用和维护 API 带来了前所未有的便利。描述语言规定的清晰且定义明确的结构使得创建、测试和部署新功能甚至整个 API 几乎毫不费力。API 开发人员可能会创建一个OpenAPI 规范，开发人员将 30% 的时间花在编写 API 上

API 描述语言既可人读又可机读，这是另一个好处。这使开发人员可以使用与 AI 相同的代码进行工作。这大大减少了沟通不畅的可能性，使工作流程更加高效。这使开发人员可以专注于更重要的任务，从而提高士气和生产力。集成 API 描述语言和 AI 还使开发人员可以创建自定义代码片段和测试示例，因此他们几乎不费吹灰之力就可以尝试新的 API。