「動きのあるAIトレンドに対応するAPI戦略の適応」
「アクティブAIトレンド対応のAPI戦略への適用」
今日の急速に発展するテクノロジーの風景において、人工知能（AI）は注目を浴びています。ソーシャルメディアを見渡す限り、新しいAIスタートアップ、迅速なエンジニアリングツール、そして大規模な言語モデル（LLM）のソリューションがあります。そしてそれは驚くことではありません、なぜならAIはまるで魔法のようなものです！例えば、ChatGPTは本当に皆を興奮させました。公開後わずか2ヶ月で1億人以上のユーザーを獲得し、超人気な存在となりました。
今、皆が疑問に思っているのは：このAIの波は、私や私の仕事、私の製品にどう影響を与えるのか？より具体的には、APIを使用してデジタル製品やアプリケーションを構築する最先端の人々にどのような影響を与えるのか？本記事では、APIを使用してデジタルツールを作成している私たちにとってAIのトレンドが意味するものを探求します。
APIはAIを誰にでも利用可能にします
主要な企業は迅速に専門のAI研究所を設立し、データサイエンティストを採用してAIモデルを作り出しています。しかし、AI研究所には巨大な計算リソースやGPUがないような小規模な組織はどうなるのでしょうか？AI革命において大企業が利益を上げているのをただ見守るだけなのでしょうか？答えは「いいえ」です。特に自然言語を中心とした多くのAIアプリケーションにおいては、特別なAI研究所は必要ありません。代わりに既存の公開AIモデル、LLMを活用することができます。これにより、開発者はAIの専門家である必要はありません。ただAPIに精通している必要があります。プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、埋め込みを介して、これらのモデルを特定の要件に合わせてカスタマイズすることができます。
魔法の言葉は「API」です。「API」はその内容の複雑さをカプセル化し、AIモデルを利用するためにAIの専門知識がなくても開発者が利用できるようにします。この関心の分離により、わずかなデータサイエンティストがAIモデルを作成しAPIとしてパッケージ化する一方で、より多くの開発者がこれらのモデルを統合し、自然言語処理に長けた「スマート」なソリューションを開発することができます。その結果、APIは力強いAIモデルへのアクセスを企業のサイズを問わずの開発者に提供し、公平な競争環境を実現します。
AIとAPIのモダンアプリケーションパターン
APIは製品を他のすべてと結び付ける鍵です。異なるソフトウェアコンポーネントを接続するのに非常に優れています。AIについて話すと、この接続はさらに重要です。なぜなら、AIは有用であるためにさまざまなデータソースとツールと協力する必要があるからです。モダンなアプリケーションは一貫してAIとAPIの両方を活用しています。AIはアプリケーションに「スマートさ」を与え、人間の言語と意図を理解できるようにしますが、APIはデータアクセスとシステム接続を容易にします。それらの技術は単なる並行する存在ではなく、組み合わせて相互補完的な効果を発揮することができます。その統合のためには主に3つのパターンがあります：
パターン1：APIを介してAIサービスを呼び出す
AIモデル（OpenAI ChatGPTなど）はよくAPIとして提供されています。これらのAPIを介して、開発者はAIをトリガーし、プロンプトを入力として送信することで、AIを簡単にアプリケーションに統合することができます。新しいAIアプリを構築するための一般的に使用されるアーキテクチャには、以下の図に示すように、2つのOpenAI APIエンドポイント（Vector Embeddings、Chat Completion）が使用されます。
この方法では、最初に各入力ドキュメント（テキスト、画像、CSV、PDF、またはその他の構造化/非構造化データの種類）のためにOpenAI APIを使用してvector embeddingsを作成し、高速な検索のために生成されたembeddingsを索引付けして高速な検索を可能にし、これらのドキュメントをユーザーの質問と一緒にChatGPTに提示します。この追加のカスタム知識により、ChatGPTはユーザーのクエリに賢く応答することができます。
パターン2：AIサービスがAPIを呼び出す
プロンプトに対するAIモデルの出力は通常テキストです。これらの「アイデア」を具体的な結果に変換するために、AIサービスはAPIを呼び出す必要があります。これらのAPIは、支払いの実行、予約の作成、メッセージの送信、または部屋の温度の調整など、現実の世界またはデジタルの世界でアクションを起こすことができます。要するに、APIはAIサービスの手として機能し、環境とのやり取りを可能にします。これの良い例はChatGPTのカスタムプラグインです。この記事では、APISIXを使用してAPI Gatewayのカスタムプラグインを構築する方法について説明しています。APISIXはAPIの前面に立ち、AIリクエストを対象のバックエンドAPIサービスにルーティングするための役割を果たします。認証、認可、レート制限、またはキャッシュなどのセキュリティ対策を実装でき、APIの利用状況、パフォーマンス、潜在的な問題について貴重な洞察を得ることができます。
パターン3：AIがAPIを接続する
数年前、2つのソフトウェアシステムまたはAPIを連携させるために、唯一の選択肢は手動でのコーディングでした。ソフトウェアエンジニアが複雑で壊れやすいコードを作り出していました。このタスクは開発者のためのものであり、修正するたびに追加のコーディングが必要で、絡み合ったコードの網を引き起こしました。
生成AIの登場により、統合プラットフォームとのやり取りは、チャットでのリクエストと同じように簡単になりました。あるプラットフォームから別のプラットフォームと同期するためにデータが必要な場合、技術的な詳細を理解する必要はありません。要件を指定するだけです。例えば、「MarketoからSalesforceへの顧客のリードスコアを同期させてください。」と言ったり、AIにAPIから別のAPIへのデータ移動を依頼することもできます。その後、AIはプロセスを処理し、互換性をテストし、必要に応じて自律的に問題を修正します。統合に使用されるAPIは常に変化していますが、それが問題を引き起こすことがあります。AIはデータ統合の健全性を監視し、エラーを修正するか、APIのリクエストまたはレスポンスのエントリに注意が必要な場合には自然言語でアラート通知を送信します。
API利用の保護
AIが実世界またはデジタル世界でアクションを開始するAPIを呼び出す能力を持つことから、保護策の実装が重要です。理想的には、API管理システムのレベルでこの保護策を実施する必要があります。この投稿では、APIゲートウェイがChatGPTプラグイン開発者にとってAPIエンドポイントを公開し、セキュリティを確保し、管理し、監視するためにどのように有益かを探っています。
まとめ
AI駆動のソフトウェア開発において、APIは完璧な構成要素を提供します。APIとAI技術の組み合わせは、強力なアプリケーションの開発に不可欠です。AI機能をAPIを介して統合するアプリケーションと、APIをアクションに対して呼び出すAIサービスの2つの特定のパターンは、アプリケーション開発においてAIを活用するための道筋を示しています。AIの状況が進化し続ける中で、APIへの焦点とその統合戦略はますます重要になっていきます。
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