令許多人驚訝的是，一向在Web開(kāi)發(fā)領(lǐng)域中大放異彩的JAVAScript在開(kāi)發(fā)使用大語(yǔ)言模型(LLM)的應(yīng)用程序方面同樣大有價(jià)值。我們?cè)诒疚闹袑⒔榻B面向AI工程的五大工具，并為希望將LLM納入其項(xiàng)目中的開(kāi)發(fā)人員介紹一些必要的資源。
AI工程市場(chǎng)在2023年的估值已經(jīng)達(dá)到1420億美元，為技能不一的專(zhuān)業(yè)人士提供了大量機(jī)會(huì)。對(duì)于AI工程來(lái)說(shuō)，Python/ target=_blank class=infotextkey>Python或Mojo是更直接簡(jiǎn)單的語(yǔ)言。隨著時(shí)間的推移，越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)人員將能夠使用先進(jìn)的AI功能;但即使現(xiàn)在，市面上也有眾多JavaScript工具可以幫助開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和部署AI模型。
為什么我們會(huì)選中這五大工具呢?原因是它們?cè)诤?jiǎn)化復(fù)雜的AI過(guò)程和增強(qiáng)模型訓(xùn)練方面具有獨(dú)特能力，可以同時(shí)滿(mǎn)足經(jīng)驗(yàn)豐富的AI工程師和剛接觸AI的JavaScript開(kāi)發(fā)人員。
不妨仔細(xì)看看這五個(gè)有助于促進(jìn)和改進(jìn)AI工程的JavaScript工具。
1、TensorFlow.js
作為谷歌開(kāi)發(fā)的知名TensorFlow庫(kù)的JavaScript改編版，TensorFlow.js專(zhuān)門(mén)針對(duì)Web和Node.js環(huán)境，將機(jī)器學(xué)習(xí)功能直接引入到瀏覽器和服務(wù)器端應(yīng)用程序。
TensorFlow.js的一大強(qiáng)項(xiàng)在于能夠直接在瀏覽器中運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這項(xiàng)功能對(duì)于需要實(shí)時(shí)AI功能的應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)特別重要，比如LLM，以支持獨(dú)立于服務(wù)器的快速處理。
它與Node.js兼容對(duì)于需要利用強(qiáng)大計(jì)算資源的服務(wù)器端應(yīng)用程序而言同樣重要，畢竟LLM需要龐大的計(jì)算資源。
該庫(kù)與現(xiàn)有JS應(yīng)用程序的無(wú)縫集成使其成為許多開(kāi)發(fā)人員的首選，因?yàn)樗屗麄兛梢詫I功能整合到其Web應(yīng)用程序中，無(wú)需大規(guī)模重新設(shè)計(jì)或?qū)W習(xí)新語(yǔ)言。TensorFlow.js還提供了一系列預(yù)訓(xùn)練模型，以簡(jiǎn)化LLM集成的初始步驟。
說(shuō)到使用JavaScript的AI工程，TensorFlow.js是開(kāi)發(fā)人員工具包中一個(gè)出色的工具。它不僅降低了將復(fù)雜的AI功能(比如LLM)添加到應(yīng)用程序中的門(mén)檻，還支持在Web上創(chuàng)建實(shí)時(shí)交互式AI體驗(yàn)，從而為用戶(hù)互動(dòng)和應(yīng)用程序功能開(kāi)辟了新的途徑。
2、AI.JSX(Fixie.ai)
由Fixie開(kāi)發(fā)的AI.JSX是一個(gè)動(dòng)態(tài)框架，旨在使用JavaScript和JSX構(gòu)建基于對(duì)話(huà)式AI的應(yīng)用程序，其中JSX專(zhuān)為基于React的項(xiàng)目量身定制。
因?yàn)锳I.JSX為提示工程提供強(qiáng)大的支持，并與外部API輕松集成，使得它在AI工程工具中脫穎而出。它是開(kāi)發(fā)交互式AI驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序方面的重大提升，特別是對(duì)于專(zhuān)注于對(duì)話(huà)式AI的應(yīng)用程序。
AI.JSX的核心功能是具有在運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)構(gòu)造用戶(hù)界面的獨(dú)特能力，這是名為GenUI的特性。在這里，開(kāi)發(fā)人員可以向LLM提供一組React組件，允許創(chuàng)建交互式UI，同時(shí)靈活適應(yīng)應(yīng)用程序的需求。
Fixie的DocsQA允許模型基于各種事實(shí)來(lái)源，比如URL、文檔、PDF，甚至視頻音頻文件。這增強(qiáng)了模型的理解和響應(yīng)能力，以確保AI是交互式的、知情的、準(zhǔn)確的。
AI.JSX還通過(guò)其工具特性擴(kuò)展了應(yīng)用程序的功能，該特性致力于借助API支持面向操作的功能，從而允許最終用戶(hù)更高效更有效地完成任務(wù)。
3、Con.NETJS
ConvNetJS是一個(gè)JavaScript庫(kù)，旨在直接在瀏覽器或Node.js環(huán)境中實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)，對(duì)于技能和經(jīng)驗(yàn)不一的JavaScript開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)都易于訪(fǎng)問(wèn)和方便使用。
ConvNetJS因能夠?qū)崿F(xiàn)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)脫穎而出，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，無(wú)需外部依賴(lài)項(xiàng)或?qū)ｉT(mén)的軟件。
從理論上講，像ConvNetJS這樣基于識(shí)別的庫(kù)可以用來(lái)開(kāi)發(fā)注重安全的應(yīng)用程序，以增強(qiáng)威脅情報(bào)，從而有助于識(shí)別未經(jīng)授權(quán)的訪(fǎng)問(wèn)、惡意軟件的特征模式、網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)企圖、借記卡欺詐、身份盜竊及留下可搜索痕跡的其他形式的數(shù)字犯罪。
這個(gè)庫(kù)的主要優(yōu)點(diǎn)之一是易于使用，提供了簡(jiǎn)單直觀(guān)的API，允許開(kāi)發(fā)人員相對(duì)容易地定義、訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種簡(jiǎn)單性對(duì)于在深度學(xué)習(xí)方面沒(méi)有豐富經(jīng)驗(yàn)，但試圖將高級(jí)AI功能整合到其應(yīng)用程序中的JS開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)尤其具有價(jià)值。
該庫(kù)便于創(chuàng)建和集成能夠理解和生成人類(lèi)語(yǔ)言的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這對(duì)于聊天機(jī)器人、自動(dòng)內(nèi)容生成和語(yǔ)言翻譯服務(wù)等應(yīng)用而言很重要。它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，使它們能夠捕捉人類(lèi)語(yǔ)言的細(xì)微差別，并提高AI驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序的整體響應(yīng)能力和準(zhǔn)確性。
4、Brain.js
Brain.js之所以榜上有名，是由于它提供了一種用JavaScript實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)易方法，適合瀏覽器環(huán)境和Node.js環(huán)境。Brain.js的一大潛在應(yīng)用是便于自動(dòng)處理眾多流程，比如文本分析、PDF文檔合并、文檔轉(zhuǎn)換、圖像分析以及處理任何需要處理大量數(shù)據(jù)的任務(wù)。
Brain.js在設(shè)計(jì)時(shí)心系簡(jiǎn)單性和易用性，使其成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域可能缺乏深厚背景的JavaScript開(kāi)發(fā)人員的理想選擇。該庫(kù)提供了簡(jiǎn)單直觀(guān)的API，讓您可以快速創(chuàng)建、訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
這個(gè)強(qiáng)大的工具通過(guò)支持創(chuàng)建能夠處理和解釋大量文本數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在LLM開(kāi)發(fā)中起到關(guān)鍵作用。通過(guò)使用廣泛的文本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，Brain.js有助于捕捉人類(lèi)語(yǔ)言的微妙之處，從而提高AI應(yīng)用程序的有效性和準(zhǔn)確性。
5、Tabnine
Tabnine是一種基于AI的代碼完成助手，可以顯著改善編碼體驗(yàn)。具體來(lái)說(shuō)，它在積極維護(hù)代碼完整性的同時(shí)加速了更廣泛的開(kāi)發(fā)過(guò)程。
Tabnine的AI從代碼庫(kù)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)自然語(yǔ)言注釋建議相關(guān)的代碼片段、函數(shù)完成，甚至整個(gè)代碼塊。這種級(jí)別的支持在管理AI應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)中涉及的復(fù)雜細(xì)節(jié)方面非常重要。
Tabnine的集成能力值得關(guān)注，因?yàn)樗梢耘c一系列流行的IDE和代碼編輯器無(wú)縫協(xié)作，包括Visual Studio Code和IntelliJ IDEA等。這種強(qiáng)大的兼容性有助于確保開(kāi)發(fā)人員可以訪(fǎng)問(wèn)Tabnine的AI輔助編碼功能，不會(huì)干擾現(xiàn)有的工作流程。
Tabnine的另一個(gè)重要方面是它致力于維護(hù)代碼隱私性和安全性。該工具經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)，尊重開(kāi)發(fā)人員代碼的隱私，確保您所處理的代碼保持隱私性和安全性。
使用JavaScript簡(jiǎn)化AI工程
本文著重介紹的每個(gè)工具都有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，它們共同表明了JavaScript在AI開(kāi)發(fā)中可以發(fā)揮重要作用。
JS在AI工程中脫穎而出，特別是由于它在瀏覽器環(huán)境和服務(wù)器端環(huán)境中能無(wú)縫集成，提供了無(wú)與倫比的靈活性。不像Python通常局限于服務(wù)器端操作，JavaScript可以直接在Web瀏覽器中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互式的AI應(yīng)用程序。
這允許開(kāi)發(fā)人員創(chuàng)建更加動(dòng)態(tài)和響應(yīng)的AI驅(qū)動(dòng)體驗(yàn)，利用JavaScript的全棧功能來(lái)彌合后端AI算法與前端用戶(hù)交互之間的差距。
標(biāo)題：Top 5 JavaScript Tools for AI Engineering，作者：Alexander T. Williams
鏈接：https://thenewstack.io/top-5-javascript-tools-for-ai-engineering/。
