چگونه زبان‌های توصیف API می‌توانند هوش مصنوعی را توانمند کنند؟

توانمندِی هوش مصنوعی توسط زبان‌های توصیف APIها (API Description Languages Can Empower AI)

هوش مصنوعی و APIها ترکیب فوق‌العاده‌ای هستند. از یک سو، APIها حکم دستگاه عصبی هوش مصنوعی را دارند، زیرا زیرساختی را تشکیل می‌دهند که کاربران، نرم‌افزارها و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند مدل‌های زبانی را به هم متصل می‌کند. APIها همچنین پلی میان هوش مصنوعی، وب‌سایت‌ها و نرم‌افزارها هستند. این‌ها به‌جز توانایی خودِ هوش مصنوعی برای تقویت فرآیند توسعه API است.

پیشرفت‌های قابل‌توجهی در APIهای مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد شده است، مخصوصاً زمانی که هوش مصنوعی دقیقاً بداند باید چه چیزی را انتظار داشته باشد. این یکی از دلایلی است که زبان‌های توصیف API برای آینده هوش مصنوعی اهمیت دارند؛ به‌ویژه با ظهور روندهایی مانند ساخت اسکَفولدینگ کد. برای درک بهتر این حوزه نوظهور، در ادامه بررسی می‌کنیم که چگونه پیشرفت‌ها در زبان‌های توصیف API آینده هوش مصنوعی را شکل می‌دهند.

۷ روش که زبان‌های توصیف API هوش مصنوعی را توانمند می‌کنند

زبان توصیف API رفتار یک API را به‌صورت جزئی و دقیق توضیح می‌دهد. همین ویژگی باعث می‌شود برای یکپارچگی با هوش مصنوعی در سناریوهای مختلف بسیار مناسب باشد. این زبان‌ها مشخص می‌کنند یک مؤلفه چه داده‌ای دریافت کند و چه چیزی بازگرداند. همچنین می‌توانند فهرست کامل نقطه‌پایان‌ها را در اختیار یک مدل یادگیری ماشین قرار دهند. این موضوع برای ساخت APIهای قابل‌تغییر و قابل جایگزینی ضروری است.

۱. توانمندسازی تولید خودکار کد

مهم‌تر از همه، زبان‌های توصیف API امکان تولید خودکار کد را فراهم می‌کنند. بسیاری از این زبان‌ها ابزارهایی دارند که می‌توانند براساس مشخصات API، کتابخانه‌های کلاینت، سرور استاب‌ها و مستندات کامل تولید کنند. این ویژگی تجربه کاربری و تجربه توسعه‌دهنده را به‌طور چشمگیری بهبود می‌دهد، زیرا اجازه می‌دهد کد آماده استفاده برای یک API خاص تولید شود. این موضوع برای توسعه‌دهندگان API، علاقه‌مندان هوش مصنوعی و هر دو صنعت تأثیرگذار خواهد بود. توانایی ایجاد و استفاده از APIها با زبان طبیعی یک تحول اساسی محسوب می‌شود.

۲. افزودن زمینه (Context) به APIها

APIها به‌ندرت به‌صورت مستقل کار می‌کنند. یکی از اهداف اصلی API این است که همراه APIهای دیگر مورد استفاده قرار گیرد، چه در یک گردش‌کار و چه برای اتصال ابزارها و نرم‌افزارهای مختلف. این موضوع مدت‌ها نادیده گرفته شده بود و توسعه‌دهندگان مجبور بودند یکپارچه‌سازی APIها را دستی انجام دهند. با ظهور مدل‌های زبانی که تمایل به «ساختن اطلاعات اشتباه» هنگام عدم درک دارند، این مشکل جدی‌تر شد.

این روند منجر به ایجاد مشخصه Arazzo شد، به‌روزرسانی‌ای بر OAS که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد گردش‌کارها را تعریف کنند. این افزونه می‌تواند به مدل‌های زبانی کمک کند نقش هر API در یک پشته نرم‌افزاری را دقیق‌تر درک کنند.

۳. فراهم کردن دسترسی به اطلاعات به‌روزتر

مدل‌های زبانی معمولاً روی داده‌های بزرگ و قدیمی آموزش دیده‌اند، که دقت آن‌ها را محدود می‌کند. با پیشرفت فناوری، توسعه‌دهندگان در حال اصلاح این مشکل هستند. برای مثال، مدل جدیدی مثل Gorilla به‌طور خاص برای کار با APIها ساخته شده است. Gorilla می‌تواند فراخوان‌های API سفارشی ایجاد کند و همچنین با مستندات API تعامل دارد تا همیشه از جدیدترین نسخه‌ها استفاده کند. این کار هم دقت را افزایش می‌دهد و هم بهره‌وری را برای حل مسائل در لحظه بالا می‌برد.

۴. ایجاد انسجام بیشتر در طراحی API

طراحی ناهماهنگ API می‌تواند باعث بروز خطا و نارضایتی توسعه‌دهندگان شود. بسیاری از این خطاها ناشی از موارد ساده هستند، مانند endpoint اشتباه یا فرمت نادرست داده‌ها.

زبان‌های توصیف API تقریباً همه این خطاهای احتمالی را حذف می‌کنند — به‌ویژه زمانی که هوش مصنوعی درگیر باشد. آن‌ها همه چیز را مشخص می‌کنند: ورودی‌ها، خروجی‌ها، روش‌های احراز هویت، و رفتار تمام endpointها. این پیش‌بینی‌پذیری برای کاربران و هوش مصنوعی ضروری است و کل فرایند راه‌اندازی API را سریع‌تر و قابل اعتمادتر می‌کند.

۵. پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی از پرکاربردترین حوزه‌های هوش مصنوعی است و رشد آن نیز ادامه خواهد داشت. NLP به حجم زیادی از داده ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته نیاز دارد که معمولاً از طریق APIها تأمین می‌شود.

زبان‌های توصیف API به مدل‌های NLP کمک می‌کنند بدانند چه داده‌ای دریافت خواهند کرد. مثلاً یک چت‌بات هوشمند ممکن است برای ارائه خدمات بهتر، اطلاعات حساب مشتری را بررسی کند یا از سرور درباره موجودی و قیمت‌ها استعلام بگیرد. زبان توصیف API مشخص می‌کند که این تماس‌ها چگونه باید انجام شوند.

۶. تصمیم‌گیری خودکار

سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی مانند موتورهای پیشنهاددهنده یا خودروهای خودران، شدیداً به APIها وابسته‌اند — برای دریافت داده، اجرای عمل و تصمیم‌گیری لحظه‌ای.

زبان‌های توصیف API این ارتباطات را منظم، قابل پیش‌بینی و قابل جایگزینی می‌کنند. مثلاً یک هوش مصنوعی مالی که از چندین صرافی داده دریافت می‌کند، از طریق زبان توصیف API دقیقاً می‌فهمد هر صرافی چه فرمت داده‌ای دارد. وقتی یک صرافی جدید اضافه شود، به راحتی قابل ادغام خواهد بود.

برای خودروهای خودران هم زبان‌های توصیف API می‌تواند ارتباط میان سنسورها، سیستم‌های کنترل و خدمات ابری را آسان و استاندارد کند.

۷. بهبود UX و DX

ترکیب زبان‌های توصیف API با هوش مصنوعی تجربه‌ای بی‌سابقه در توسعه، استفاده و نگهداری API ایجاد می‌کند. ساختار شفاف و دقیق باعث می‌شود ایجاد ویژگی‌های جدید و حتی APIهای جدید به‌صورت تقریباً بدون زحمت انجام شود.

یک توسعه‌دهنده می‌تواند ابتدا مشخصات OpenAPI را بنویسد، سپس آن را به یک ابزار هوش مصنوعی بدهد تا کد واقعی API تولید شود — مسئله‌ای مهم چون توسعه‌دهندگان ۳۰٪ وقت خود را صرف نوشتن API می‌کنند.

از آنجا که این زبان‌ها هم برای انسان و هم برای ماشین قابل‌خواندن هستند، همکاری توسعه‌دهندگان و هوش مصنوعی هماهنگ‌تر می‌شود، خطاها کاهش می‌یابد، بهره‌وری افزایش پیدا می‌کند و امکان ساخت سریع نمونه‌کدها و تست‌ها فراهم می‌شود.

جمع‌بندی

اقتصاد API رشد چشمگیری داشته و ادامه خواهد داشت. با افزایش سریع تعداد مجموعه‌های Postman از کمتر از ۵۰۰ هزار به ۴۶ میلیون طی پنج سال، روشن است که زبان‌های توصیف API نقش مهمی در مقیاس‌پذیری، دسترس‌پذیری و امکان‌پذیر کردن توسعه برای افراد با مهارت کمتر ایفا خواهند کرد.

آینده APIها و آینده هوش مصنوعی به‌طور جدایی‌ناپذیر به هم گره خورده است. مزایای این ارتباط دوجانبه است: هوش مصنوعی بهره‌وری، روحیه توسعه‌دهنده و امنیت API را افزایش می‌دهد، و APIها نیز هوش مصنوعی را قدرتمندتر، دقیق‌تر و کاربردی‌تر می‌کنند.