譯者 | 布加迪
審校 | 重樓
人工智能（AI）已經(jīng)成為現(xiàn)代軟件應用程序不可或缺的一部分，因為它可以為傳統(tǒng)應用程序添加更強大的功能。本教程將指導你使用一種簡單的方法來構(gòu)建AI應用程序。
人工智能（AI）已經(jīng)成為現(xiàn)代軟件應用程序不可或缺的一部分，因為它可以為傳統(tǒng)應用程序添加前所未有的更強大功能，比如語音識別、圖像檢測/分類以及自然語言處理（NLP）等等。
眾所周知，AI應用程序穩(wěn)健可靠且更智能。許多大公司已經(jīng)在其應用程序的核心采用了AI，隨著AI不斷進步，越來越多的公司會繼續(xù)采用這項技術，它們認為有必要運用AI以滿足特定的業(yè)務需求。
你也可以構(gòu)建一個AI應用程序，它沒必要非得像Netflix或Instagram那么龐大，至少現(xiàn)在就可以構(gòu)建了。
先決條件
本教程的內(nèi)容技術性不是很強；為了充分利用AI，你要有Python編程和Web開發(fā)方面的知識。本教程中的代碼片段使用Python、JavaScript、HTML5和CSS3來編寫。
目標
通過本教程，你應該能夠：
- 了解AI應用程序以及它們與傳統(tǒng)軟件應用程序的不同之處。
- 自行構(gòu)建一個基本的AI應用程序。
- AI應用程序相對傳統(tǒng)非AI應用程序具有的重要性。
什么是AI應用程序？
AI應用程序是指部分或完全使用AI來解決通常需要人類智能的任務的軟件，比如互聯(lián)網(wǎng)應用程序、移動應用程序或任何其他平臺應用程序。
目前有許多AI應用程序在運行，其中許多我們每天都在使用，只不過沒有意識到罷了。Instagram、Facebook、WhatsApp、Netflix、Google、ChatGPT和ClaudeAi等都是以某種方式使用AI的流行AI應用程序。
這些應用程序的AI組件從數(shù)據(jù)集學習，從中它們可以理解模式和復雜性，并利用這些信息來解決分派給它們的任務。比如說，谷歌搜索引擎利用LLM（大語言模型）來執(zhí)行文本自動補全和語義搜索，而不僅僅是對分派給它的查詢進行關鍵字搜索；這使它能夠檢索與用戶想要搜索的內(nèi)容屬于相同上下文或意義最接近的結(jié)果，即使用戶使用不同的關鍵字來輸入搜索提示。
此外，谷歌Lens利用計算機視覺的強大功能進行圖像搜索，因為它已經(jīng)使用含有圖像的龐大數(shù)據(jù)集進行了訓練；它能夠?qū)D像進行分類，可以告訴你圖像是什么。Instagram利用AI作為推薦算法的一部分，借助一種名為非監(jiān)督機器學習的方法，向用戶展示符合他們偏好的針對性廣告和帖子。這些是AI應用程序中實施AI的幾個例子。
AI應用程序與非AI應用程序之間的差異
AI應用程序與非AI應用程序的主要區(qū)別在于它們?nèi)绾翁幚頂?shù)據(jù)、做出決策以及逐漸適應。
- AI應用程序可以基于概率模型做出決策，通常使用機器學習、自然語言處理或計算機視覺等技術。比如說，AI應用程序中的推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶過去的行為推薦商品。與此同時，非AI應用程序依賴一組固定的指令來執(zhí)行任務。它們的決定是預先確定的，如果不另外編程，它們不會考慮新的數(shù)據(jù)或用戶特定的細微差別。
- AI應用程序使用預定義的算法從數(shù)據(jù)集學習，它們可以在沒有明確編程的情況下憑借算法做出決定。然而，非AI應用程序遵循一套硬編碼的編程規(guī)則“if-else”，面對異常它們無法做出決定。
- AI應用程序可以很容易適應新情況，識別新模式并提供相關反饋。與此同時，非AI應用程序沒有那么靈活，它們只能處理結(jié)構(gòu)和可預測的情況。
不同類型的AI應用程序
視用例和應用程序所要解決的問題而定，有許多方法可以使用AI來構(gòu)建智能應用程序。以下是實施AI應用程序的幾種常見方式。
1. 自然語言處理：這類應用程序可以理解你在說什么或輸入什么，比如Siri或Alexa。它們適用于語音命令和聊天機器人，可以回答問題或幫助客戶支持。
2. 計算機視覺：想想那些為你“看見”的應用程序，比如你的手機識別人臉以解鎖，或者谷歌Photos幫你整理照片。這些AI應用程序用于從社交媒體到安全系統(tǒng)的各個領域。
3. 推薦系統(tǒng)：這是你的Netflix推薦或Spotify播放列表背后的引擎。它們根據(jù)你過去的選擇來確定你可能喜歡什么，可以為你提供個性化的體驗。
4. 自動任務應用程序：如果你使用過聊天機器人來回答常見問題，或者使用過掃描和組織文檔的工具，表明你接觸過這種類型的AI。它非常適合在沒有人干預的情況下處理重復性任務。
5. 創(chuàng)意類AI應用程序：AI具有驚人的創(chuàng)意！這類應用程序可以制作藝術、編寫故事，甚至根據(jù)你的輸入生成個性化設計，比如AI藝術生成器或文本編寫工具。
6. 自動駕駛和自主系統(tǒng)：想想自動駕駛汽車、機器人吸塵器或獨立操作的無人機。它們都是在沒有持續(xù)指導的情況下利用AI來處理復雜任務。
快速構(gòu)建自己的AI應用程序
如上所述，可以通過多種方式利用AI以構(gòu)建一個智能應用程序，但就本教程而言，我們將堅持使用簡約的方法來構(gòu)建一個LLM支持的AI聊天機器人。
過程：
選擇一個青睞的公開可用的預訓練LLM，其API密鑰將用于訪問其API。在本文中，我們使用OpenAI的GPT-4。
在桌面上創(chuàng)建一個名為“AI_APP”的文件夾，安裝VSCode，進入到該文件夾。假設你已經(jīng)下載并安裝了Python；如果沒有，那么在進入下一步之前先完成這一步。
創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境。如果你使用Linux OS（操作系統(tǒng)），請在命令提示符中運行這些命令，以創(chuàng)建和激活虛擬環(huán)境。
python3 -m venv myvenv
source myvenv/bin/activate如果你使用Windows操作系統(tǒng)，則運行這些命令：
python -m venv myenv
myenv\Scripts\activate安裝項目所需的依賴項（Flask, requests）。
pip install flask requests設置應用程序結(jié)構(gòu)：
AI_APP/
├── app.py # where your application instance and logic will be
├── templates/
└── index.html # html template to display the front end of your app └── static/
└── style.css # for styling your front-end/templates在VSCode中設置好應用程序結(jié)構(gòu)后，你就可以立即開始編寫應用程序了。
在app.py文件中，為Flask應用程序創(chuàng)建實例，創(chuàng)建路由，接收從前端傳遞的提示消息，并使用‘requests’庫向OpenAI API發(fā)送‘POST’請求。然后接收文本響應，處理它，并將其傳遞給前端，如下面的代碼片段所示：
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import requests
import os
app = Flask(__name__)
# Load your API key securely (consider using environment variables)
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # Set this in your environment or replace it with the actual key.
@app.route("/")
def home():
return render_template("index.html")
@app.route("/ask_question", methods=["POST"])
def ask():
user_message = request.json["message"]
# Call GPT-4 API with the user's message
response = openai_call(user_message)
return jsonify({"response": response})
def openai_call(message):
headers = {
"Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}",
"Content-Type": "application/JSON",
}
data = {
"model": "gpt-4",
"messages": [{"role": "user", "content": message}],
}
# Make the request to OpenAI API
response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
return "Error: Could not reach the OpenAI API"
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)在index.html文件中，編寫下面的代碼以創(chuàng)建用戶可以與之交互的基礎前端。提示消息由用戶輸入，通過Javascript轉(zhuǎn)換成JSON，最后發(fā)送到后端進行進一步處理，如上面的代碼片段所示。下面是AI應用程序的基本前端實現(xiàn)。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>AI Chatbot</title>
<link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='style.css') }}">
</head>
<body>
<div class="chat-container">
<div id="chat-box"></div>
<input type="text" id="user-input" placeholder="Please type your message here..." />
<button onclick="sendMessage()">Send</button>
</div>
<script>
function addMessage(content, isUser) {
const chatBox = document.getElementById("chat-box");
const messageDiv = document.createElement("div");
messageDiv.className = isUser ? "user-message" : "bot-message";
messageDiv.textContent = content;
chatBox.appendChild(messageDiv);
chatBox.scrollTop = chatBox.scrollHeight;
}
async function sendMessage() {
const userInput = document.getElementById("user-input").value;
addMessage(userInput, true);
// Send user input to the server
const response = await fetch("/ask", {
method: "POST",
headers: { "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({ message: userInput })
});
const data = await response.json();
addMessage(data.response, false);
document.getElementById("user-input").value = "";
}
</script>
</body>
</html>不妨創(chuàng)建應用程序前端的樣式。將下列代碼片段添加到你的style.css文件。
body {
font-family: Arial, sans-serif;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
height: 100vh;
margin: 0;
background-color: #f0f0f0;
}
.chat-container {
width: 400px;
height: 500px;
display: flex;
flex-direction: column;
border: 2px solid #ddd;
border-radius: 8px;
background-color: #fff;
overflow: hidden;
}
#chat-box {
flex: 1;
padding: 10px;
overflow-y: auto;
}
.user-message {
text-align: right;
padding: 8px;
margin: 4px;
background-color: #a6e1fa;
border-radius: 8px;
}
.bot-message {
text-align: left;
padding: 8px;
margin: 4px;
background-color: #e0e0e0;
border-radius: 8px;
}
input[type="text"] {
width: calc(100% - 60px);
padding: 10px;
border: none;
outline: none;
}
button {
padding: 10px;
width: 60px;
border: none;
background-color: #007BFF;
color: white;
font-weight: bold;
cursor: pointer;
}好了，現(xiàn)在你已有了一個基礎的基于AI的聊天機器人了。
結(jié)論
AI正在徹底改變現(xiàn)代應用程序的功能，如果運用得當，可以提升性能和用戶體驗。如果你已經(jīng)確定了用例，那么構(gòu)建AI應用程序可能是一項有回報的投入。實際情況也許比本教程中演示的復雜一點或復雜得多，它可能是一個垃圾郵件檢測、欺詐檢測、推薦系統(tǒng)甚至圖像分類應用程序。
原文標題：DIY AI: Building Your AI Apps on a Shoestring Budget，作者：Shittu Olumide
