开发人员必须尝试的7大AI API工具

仔细观察不同行业对人工智能的日益采用，可以发现很多人工智能都依赖于 API 驱动的系统。麦肯锡的一项调查发现，56% 的受访者表示，他们组织内至少有一个职能部门采用了人工智能，而自然语言处理和计算机视觉等任务中对人工智能 API 的使用显著增加。

AI API 提高了 AI 的可访问性，简化了向应用程序添加 AI 功能的过程。因此，由于 AI 分析部分和软件代码不再紧密耦合，因此它也使 AI 系统的部署和维护变得更加容易。

在本文中，我们将介绍一些顶级工具，用于快速将自然语言处理和图像识别等功能集成到您的应用程序中。我们首先了解什么是人工智能 API。然后我们讨论不同类型的 AI API。最后，我们简要说明如何为您的用例选择最完美的工具并将其集成到您的应用程序中。

关键要点

• AI API 使开发人员能够将高级 AI 功能整合到应用程序中，而无需深厚的 AI 专业知识。例如，您可以添加自然语言处理、图像识别和语音处理来增强您的应用程序。
• 顶级 AI API 工具包括 Google Cloud AI 产品、OpenAI API、IBM Watson AI、Hugging Face API、DeepAI、Stream 的 Auto Moderation 和 Imagga。每种工具都提供从文本分析和图像识别到内容审核的各种专业功能。
• 在选择 AI API 时，必须考虑一些关键因素。例如，了解具体项目需求、确保与现有系统的兼容性、评估成本效益以及检查提供商的可靠性和安全措施。

了解 AI API

API 是现代软件开发的基础。它们为开发人员带来了许多好处：

• 利用现有的功能和服务。这样就无需从头开始构建一切，从而节省了大量的时间和精力。
• 促进跨平台高效数据访问和共享。它使交互变得无缝，从而大大提升了用户体验。
• 支持不同软件应用程序之间的互操作性，使系统更加模块化和可扩展。

借助 AI API，开发人员可以将复杂的 AI 功能整合到他们的应用程序中，而无需深入的 AI 或机器学习专业知识。AI 集成为应用程序提供了自然语言理解、图像识别和语音处理等高级功能。

那么，AI API 如何发挥作用？它们利用先进的机器学习模型和算法来提供智能功能。这些模型（包括用于自然语言处理 (NLP) 的模型）不断从新数据中学习和改进。这意味着 API 保持准确，并且其性能会随着时间的推移而提高。这种动态改进使应用程序变得更智能、更高效，而无需额外的开发工作。

什么是 AI API？

AI API 与传统 API 一样，充当中介。它们允许您将 AI 服务集成到软件应用程序中，而无需从头开始构建这些服务。借助 API，各种软件系统可以相互交互并轻松交换信息。现代应用程序通常需要从多个来源提取数据并提供无缝的用户体验。随着我们的数字体验转向 AI 驱动的功能，AI API 自然已成为软件系统的重要组成部分。

将 AI API 集成到您的应用程序中，本质上就是将您的应用程序与强大的 AI 模型和数据处理功能连接起来。例如，文本分析、图像识别和语音处理等任务。当专门的 AI 服务为您的应用程序处理这些任务时，您将获得一个更高效、更强大的应用程序，可以为用户提供高级功能。

AI API 的工作原理

AI API 的秘密在于其底层使用的先进技术。这些技术包括：

• 自然语言处理 (NLP)。它允许 API 通过分析语法、语义和上下文来理解和生成人类语言。
• 文本分析。它允许 API 分析并从文本中提取信息。
• 情绪检测。它可以帮助 API 确定文本中的情绪或情感。
• 实体识别。这允许 API 识别和分类文本中提到的不同实体。

AI API 还可充当访问和利用机器学习模型的接口。强大的机器学习算法驱动着这些 ML 模型，而这些模型通常需要大量工作负载和强大的机器。让 AI/ML 模型作为 API 端点后面的服务运行，以便应用程序可以自由调用这些端点，标志着 AI 民主化取得了重大进展。

AI API 为您提供了分析和使用它们的应用程序之间的清晰接口。您不必担心运行和托管模型。最终结果带来了更快的开发周期和可重用性。

使用 AI API 的好处

AI API 显著提高了开发流程的效率。开发人员可以专注于构建新功能和改善用户体验，而无需从头开始。AI API 的可扩展性起到了补充作用，随着产品的发展，它可以处理越来越多的数据和用户交互。

AI API 还使应用程序更加灵活和互联。AI API 的实际实现通过自动化和个性化显著提高了用户体验。例如：

• 亚马逊和 Netflix 等公司将 AI API 用于推荐引擎。这些 API 可以分析用户行为、购买历史和偏好，从而为个人用户推荐量身定制的产品或内容。
• 谷歌翻译等平台利用人工智能 API 实现文本和语音的实时翻译。
• 人工智能聊天机器人（例如 Intercom 或 Drift）使用自然语言处理 (NLP) API 来理​​解客户查询并提供即时支持。这可以自动执行日常任务、缩短响应时间并提高客户满意度。

AI API 的类型

有各种类型的 AI API 可以满足特定需求和功能。例如：

• 用于图像识别的计算机视觉 API。
• 用于将音频转换为文本的语音识别 API。
• 用于理解和生成人类语言的自然语言处理 API。
• 用于打破语言障碍的翻译 API。

每种类型的 AI API 都提供独特的功能，您可以利用这些功能以特定的方式增强您的应用程序。

计算机视觉 API

计算机视觉 API（包括光学字符识别）可以分析和理解图像和视频中的视觉内容。这些 API 可以执行图像分类、对象检测和面部识别等任务。在从安全到社交媒体的各种应用中，这些功能开辟了很多可能性。例如，Google Cloud Vision API可以将图像分为数千个类别并检测单个对象和面部。

除了基本的图像识别之外，这些 API 还支持文本检测和视频分析等高级功能。例如， Google 的视频智能 API可以识别存储和流式视频中的对象、地点和动作，使其成为视频内容分析的多功能工具。

语音识别 API

语音识别 API 有几个主要功能：

• 它们将音频文件转换为文本，以便应用程序可以理解并响应口语。
• 它们支持实时音频流的实时转录，使其成为实时字幕和语音控制界面等应用的理想选择。
• 它们提供说话人识别功能。在有多位说话人的情况下，此功能非常有用。
• 它们提供语言检测功能，允许应用程序识别人们所说的不同语言。

这些功能使语音识别 API 成为广泛应用的强大工具。

开发人员可以集成语音识别 API，以创建提供语音控制功能和支持多种语言的应用程序。这样您就可以为残障用户创建可访问的应用程序，或者在各种情况下实现免提操作。

自然语言处理 API

自然语言处理 (NLP) API 利用自然语言处理模型来分析和理解人类语言。这些机器学习模型可以执行各种任务，包括情绪分析、文本分类和实体识别。需要深度语言理解的应用程序通常通过 API 使用 NLP 模型。例如，OpenAI 的模型可以翻译语言、总结文本并回答特定问题。

NLP API 还支持自定义模型，您可以根据特定用例进行定制。无论您需要分析客户反馈、自动内容审核还是构建对话代理，NLP API 都能提供从文本数据中提取有价值见解所需的工具。

翻译 API

翻译 API 通过支持多种语言来跨越语言障碍。它们提供动态结果和特定领域自定义等功能。它们使用先进的神经机器翻译模型，为需要可靠且细致入微的翻译的应用程序提供高准确度和流畅度。

在专业环境中，这些 API 因其准确翻译专业术语的能力而成为宝贵的工具。

顶级 AI API 工具

让我们探索每个开发人员都应该考虑的七大 AI API 工具。

Google Cloud AI 产品

Google Cloud 提供了一套 AI 产品，其中包括：

• 翻译API
• 语音转文本 API
• 自然语言应用程序编程接口
• 视频智能 API

这些工具包括大型语言模型，提供了实时翻译、情感分析和图像分类等强大的功能。

Google Cloud 的免费 AI 工具使开发人员可以尝试并将高级 AI 功能集成到他们的应用程序中。

OpenAI API

OpenAI API以其通用的“文本输入，文本输出”界面而闻名，该界面支持各种任务。这些任务包括语言翻译、内容生成和情感分析。该 API 利用了 GPT-3 系列的模型。这些模型具有卓越的速度和吞吐量，可以根据给定的提示生成类似人类的文本。对于希望将高级 NLP 功能集成到其应用程序中的开发人员来说，OpenAI API 已成为一种多功能工具。

此外，用户可以通过提供期望结果的示例来“编程”OpenAI API。这使得 API 能够从人类反馈中学习并提高其性能。

IBM Watson 人工智能

IBM Watson AI为开发人员提供了强大的工具，包括自然语言处理、语音转文本和文本转语音转换以及创建自定义模型。例如，其自然语言理解 (NLU) API 可以分析文本以提取有价值的见解，例如实体、关键字和情感。

如果您的应用程序需要深度文本分析和理解，那么选择 IBM Watson 准没错。

Hugging Face API

Hugging Face 的推理 API支持多种 NLP 任务，包括：

• 文本生成
• 文本分类
• 命名实体识别
• 零样本分类
• 表格问答

它还通过 API 调用使用 NLP、音频和计算机视觉模型处理高级任务，使其成为开发人员的多功能工具。

DeepAI

DeepAI 提供文本转图像 API，允许您根据文本输入生成图像，支持 29 种不同的样式。该 API 支持多种编程语言，包括：

• JavaScript
• Python
• 红宝石
• C#

这使得广泛的开发人员可以使用它。

直播的自动审核

Stream 设计了自动审核 API，用于实时内容审核。它可以标记禁止的内容，并提醒用户注意社区标准。它为审核人员提供了有价值的信息，以便他们审查并采取适当的措施，确保社区环境安全且充满尊重。

Imagga

Imagga 的 API支持广泛的图像处理功能，例如：

• 视觉搜索
• 人脸识别
• 标记
• 裁剪
• 染色
• 图像分类

这使得用户能够高效地利用各种工具来增强和分析他们的图像内容。开发人员可以在承诺定价计划之前试用免费版本来检查兼容性和响应率。

为你的项目选择正确的 AI API

要为您的项目选择最合适的 AI API，您必须仔细考虑您的独特需求、可扩展性要求以及与现有系统的兼容性。您还需要评估 AI API 如何满足您的项目目标并确保它能够应对未来的增长。

需要考虑的因素

选择 AI API 时，请考虑以下因素：

• 您的项目需要完成的具体任务，例如自然语言处理或计算机视觉
• API 在定制方面具有灵活性，可以满足您的独特要求，包括微调和调整参数的能力。
• 定价模型和财务规划，有效管理您的预算。

您还必须考虑可靠性和安全性因素。确保 AI API 提供商提供强大的文档和支持，以便顺利进行集成和故障排除。为了保护敏感的项目和客户数据，还需仔细评估数据安全措施。

比较 AI API 提供商

为了简化比较 AI API 提供商的过程，请关注您的关键标准。

对于预算紧张的项目来说，成本效益至关重要。像 Llama 3.1 (8B) 这样的供应商提供有竞争力的价格，使其成为各种应用的经济实惠的选择。

评估每个 AI API 的功能是否符合您的项目需求。根据具体用例，每个 API 提供的价值不同。

除了成本之外，还要考虑每个提供商提供的独特功能和优势。确定哪些 AI 驱动的 API 可以为您的细分市场和受众带来最大价值，优先考虑用户安全性、便利性和满意度。

通过将提供商的优势与您的项目要求相结合，您可以做出明智的决定，最大限度地提高性能和预算。

将 AI API 集成到应用程序中

AI API 集成到应用程序的过程取决于提供商。但是，集成过程包含大多数提供商的一些最佳实践和一般步骤。让我们来讨论一下这些。

获取 API 密钥

API 密钥是访问 AI API 时进行身份验证和授权的唯一标识符。用户通常通过服务提供商的开发者门户或 API 管理控制台获取这些密钥。开发者需要注册开发者账户并注册他们的项目才能获得 API 密钥。

您必须安全地存储这些密钥（通常使用环境变量），以防止未经授权的访问。

设置 API 调用

设置 API 调用涉及以下步骤：

1. 使用获取的 API 密钥向 API 端点发出 HTTP 请求。
2. 在您的请求中包含必要的标题和参数以进行身份​​验证并指定所需的数据。
3. 利用特定于您的开发环境的库或包来简化进行 API 调用和处理响应的过程。

处理 API 响应

处理 API 响应时，实施错误处理机制可确保您的应用程序妥善处理速率限制和服务不可用等问题。您的最终用户希望收到有意义的错误消息。作为开发人员，任何响应错误都应包含足够的日志信息和错误代码，以准确告知问题所在。这使得调试更快、更轻松。

为了获得成功的 API 响应，您需要适当地解析数据以提取有用的信息并将其集成到您的应用程序中。

AI API 的未来趋势

由人工智能驱动的 AI API 前景光明。以下是一些值得关注的关键趋势：

• 改进的机器学习模型。
• 增强自然语言处理。
• 先进的计算机视觉功能。
• 提高自动化程度和效率。
• 与物联网设备集成。

机器学习模型的进步

机器学习模型的进步推动了 AI API 的重大改进。谷歌的 AutoML 等技术为自然语言处理任务生成了高质量的模型。联合学习可以在多台设备上训练模型而无需共享数据，它在维护医疗保健和金融等敏感领域的数据隐私方面越来越受到关注。

TinyML 可在低功耗设备上实现机器学习。它通过实现实时处理和决策，改变了可穿戴技术和物联网中的应用。人们对道德 AI 的关注度也在不断提高，重点是开发透明且负责任的机器学习模型。

增强自然语言处理

研究人员和开发人员正在努力提高自然语言处理 (NLP) 的质量控制和准确性。增强的 NLP 功能正在减少错误并改善用户体验，使应用程序更加智能和可靠。我们观察到越来越多的应用程序严重依赖语言理解和生成。因此，NLP 领域的进步可以进一步推动创新。

与物联网和边缘计算的集成

AI API 与物联网和边缘计算的集成正在彻底改变实时决策并增强隐私。这种集成的一些好处包括：

• 减少物联网设备的延迟和功耗。
• 实现即时数据处理和操作。
• 提高智能家居、工业自动化和医疗保健等应用的实时响应。

智能家居、工业自动化和医疗保健领域的应用使用这些功能来提供实时响应。

联邦学习的去中心化方法与物联网高度兼容。这确保了数据隐私，同时利用了多样化的数据集。这种技术组合使我们能够构建更安全、更高效的 AI 应用程序，这些应用程序可以独立于集中式云服务运行。

概括

AI API 通过在软件系统中提供强大的功能，正在改变软件开发的格局。从计算机视觉和语音识别到自然语言处理和翻译，当今可用的 AI API 类型为开发人员提供了前所未有的机会来增强他们的项目。

然而，选择正确的 API 仍然是我们需要明智应对的挑战。它不仅涉及考虑项目要求、可扩展性和兼容性，还涉及对 AI 道德使用的日益增长的担忧。尽管如此，我们看到道德 AI 系统背后取得了进展并付出了巨大努力。道德框架、道德委员会和委员会的采用以及减轻 AI 风险的工具的开发一直在积极增长。

随着人工智能技术的不断发展，人工智能 API 的潜力只会越来越大。因此，充分利用它们对于可持续发展的未来至关重要。开发人员需要随时了解最新的工具和趋势，并注意他们选择的工具的影响。

文章来源：Top 7 Must-Try AI API Tools for Developers