盧偉冰長文解析K60至尊版 對Redmi有著里程碑式的意義
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令許多人驚訝的是，一向在Web開發(fā)領域中大放異彩的JavaScript在開發(fā)使用大語言模型(LLM)的應用程序方面同樣大有價值。我們在本文中將介紹面向AI工程的五大工具，并為希望將LLM納入其項目中的開發(fā)人員介紹一些必要的資源。
AI工程市場在2023年的估值已經達到1420億美元，為技能不一的專業(yè)人士提供了大量機會。對于AI工程來說，Python或Mojo是更直接簡單的語言。隨著時間的推移，越來越多的開發(fā)人員將能夠使用先進的AI功能;但即使現在，市面上也有眾多JavaScript工具可以幫助開發(fā)、訓練和部署AI模型。
為什么我們會選中這五大工具呢?原因是它們在簡化復雜的AI過程和增強模型訓練方面具有獨特能力，可以同時滿足經驗豐富的AI工程師和剛接觸AI的JavaScript開發(fā)人員。
不妨仔細看看這五個有助于促進和改進AI工程的JavaScript工具。
作為谷歌開發(fā)的知名TensorFlow庫的JavaScript改編版，TensorFlow.js專門針對Web和Node.js環(huán)境，將機器學習功能直接引入到瀏覽器和服務器端應用程序。
TensorFlow.js的一大強項在于能夠直接在瀏覽器中運行機器學習模型。這項功能對于需要實時AI功能的應用程序來說特別重要，比如LLM，以支持獨立于服務器的快速處理。
它與Node.js兼容對于需要利用強大計算資源的服務器端應用程序而言同樣重要，畢竟LLM需要龐大的計算資源。
該庫與現有JS應用程序的無縫集成使其成為許多開發(fā)人員的首選，因為它讓他們可以將AI功能整合到其Web應用程序中，無需大規(guī)模重新設計或學習新語言。TensorFlow.js還提供了一系列預訓練模型，以簡化LLM集成的初始步驟。
說到使用JavaScript的AI工程，TensorFlow.js是開發(fā)人員工具包中一個出色的工具。它不僅降低了將復雜的AI功能(比如LLM)添加到應用程序中的門檻，還支持在Web上創(chuàng)建實時交互式AI體驗，從而為用戶互動和應用程序功能開辟了新的途徑。
由Fixie開發(fā)的AI.JSX是一個動態(tài)框架，旨在使用JavaScript和JSX構建基于對話式AI的應用程序，其中JSX專為基于React的項目量身定制。
因為AI.JSX為提示工程提供強大的支持，并與外部API輕松集成，使得它在AI工程工具中脫穎而出。它是開發(fā)交互式AI驅動應用程序方面的重大提升，特別是對于專注于對話式AI的應用程序。
AI.JSX的核心功能是具有在運行時動態(tài)構造用戶界面的獨特能力，這是名為GenUI的特性。在這里，開發(fā)人員可以向LLM提供一組React組件，允許創(chuàng)建交互式UI，同時靈活適應應用程序的需求。
Fixie的DocsQA允許模型基于各種事實來源，比如URL、文檔、PDF，甚至視頻音頻文件。這增強了模型的理解和響應能力，以確保AI是交互式的、知情的、準確的。
AI.JSX還通過其工具特性擴展了應用程序的功能，該特性致力于借助API支持面向操作的功能，從而允許最終用戶更高效更有效地完成任務。
ConvNetJS是一個JavaScript庫，旨在直接在瀏覽器或Node.js環(huán)境中實現深度學習，對于技能和經驗不一的JavaScript開發(fā)人員來說都易于訪問和方便使用。
ConvNetJS因能夠實現深度學習架構脫穎而出，包括卷積神經網絡，無需外部依賴項或專門的軟件。
從理論上講，像ConvNetJS這樣基于識別的庫可以用來開發(fā)注重安全的應用程序，以增強威脅情報，從而有助于識別未經授權的訪問、惡意軟件的特征模式、網絡釣魚企圖、借記卡欺詐、身份盜竊及留下可搜索痕跡的其他形式的數字犯罪。
這個庫的主要優(yōu)點之一是易于使用，提供了簡單直觀的API，允許開發(fā)人員相對容易地定義、訓練和部署神經網絡。這種簡單性對于在深度學習方面沒有豐富經驗，但試圖將高級AI功能整合到其應用程序中的JS開發(fā)人員來說尤其具有價值。
該庫便于創(chuàng)建和集成能夠理解和生成人類語言的神經網絡，這對于聊天機器人、自動內容生成和語言翻譯服務等應用而言很重要。它的神經網絡模型可以在大型數據集上進行訓練，使它們能夠捕捉人類語言的細微差別，并提高AI驅動的應用程序的整體響應能力和準確性。
Brain.js之所以榜上有名，是由于它提供了一種用JavaScript實現神經網絡的簡易方法，適合瀏覽器環(huán)境和Node.js環(huán)境。Brain.js的一大潛在應用是便于自動處理眾多流程，比如文本分析、PDF文檔合并、文檔轉換、圖像分析以及處理任何需要處理大量數據的任務。
Brain.js在設計時心系簡單性和易用性，使其成為機器學習領域可能缺乏深厚背景的JavaScript開發(fā)人員的理想選擇。該庫提供了簡單直觀的API，讓您可以快速創(chuàng)建、訓練和部署神經網絡。
這個強大的工具通過支持創(chuàng)建能夠處理和解釋大量文本數據的神經網絡，在LLM開發(fā)中起到關鍵作用。通過使用廣泛的文本數據集訓練神經網絡模型，Brain.js有助于捕捉人類語言的微妙之處，從而提高AI應用程序的有效性和準確性。
Tabnine是一種基于AI的代碼完成助手，可以顯著改善編碼體驗。具體來說，它在積極維護代碼完整性的同時加速了更廣泛的開發(fā)過程。
Tabnine的AI從代碼庫中學習，并根據自然語言注釋建議相關的代碼片段、函數完成，甚至整個代碼塊。這種級別的支持在管理AI應用程序開發(fā)中涉及的復雜細節(jié)方面非常重要。
Tabnine的集成能力值得關注，因為它可以與一系列流行的IDE和代碼編輯器無縫協作，包括Visual Studio Code和IntelliJ IDEA等。這種強大的兼容性有助于確保開發(fā)人員可以訪問Tabnine的AI輔助編碼功能，不會干擾現有的工作流程。
Tabnine的另一個重要方面是它致力于維護代碼隱私性和安全性。該工具經過精心設計，尊重開發(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。
本文著重介紹的每個工具都有其獨特的優(yōu)點，它們共同表明了JavaScript在AI開發(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)境和服務器端環(huán)境中能無縫集成，提供了無與倫比的靈活性。不像Python通常局限于服務器端操作，JavaScript可以直接在Web瀏覽器中實現實時交互式的AI應用程序。
這允許開發(fā)人員創(chuàng)建更加動態(tài)和響應的AI驅動體驗，利用JavaScript的全棧功能來彌合后端AI算法與前端用戶交互之間的差距。
標題：Top 5 JavaScript Tools for AI Engineering，作者：Alexander T. Williams
鏈接：https://thenewstack.io/top-5-javascript-tools-for-ai-engineering/。
本文鏈接：http://m.www897cc.com/showinfo-26-74667-0.html面向AI工程的五大JavaScript工具
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