برای مشاوره کنکور پول اضافه ندهید!

به گزارش کارآفرينان نيوز فرض کن در حال توسعه‌ی یک وب‌سایت هستی که به دانشجویان کمک می‌کند منابع مطالعاتی پیدا کنند.یا فروشگاهی داری و می‌خواهی چت‌باتی هوشمند، شبانه‌روز پاسخ‌گوی مشتریان باشد.یا شاید فقط یک دانش‌آموزی که دنبال ساخت یک اپ ساده برای خلاصه‌کردن مقالات علمی‌ست. برای همه‌ی این موارد، باید هوش مصنوعی را از پشت صحنه‌ی یک پلتفرم مدل‌سازی به «جلوی صحنه» بیاوری؛ یعنی جایی که کاربران واقعی از آن استفاده کنند.ای‌پی‌آی (API)، همان پل جادویی‌ست که مغز دیجیتال را به نیازهای واقعی وصل می‌کند.در این گزارش، سعی داریم بصورت ابتدایی و پیش‌درآمد به این مهم بپردازیم و چرا دانستن آن آینده‌ی شغلی، تحصیلی و حتی ایده‌های استارتاپی تو را متحول می‌کند. طبیعی است که برای حرفه‌ای شدن در این مسیر باید مقدمات ابتدایی آن را فرا گیرید.

API چیست و چرا باید برای هوش مصنوعی بلد باشیم؟

API یا «رابط برنامه‌نویسی کاربردی» (Application Programming Interface)، راهی‌ست که اجازه می‌دهد دو نرم‌افزار با هم ارتباط برقرار کنند.در مورد هوش مصنوعی، API این امکان را فراهم می‌کند که:پرامپت‌ها را از طریق کد ارسال کنیم؛خروجی مدل را در اپلیکیشن یا سایت نمایش دهیم؛هوش مصنوعی را در قالب یک خدمت دائمی به کاربران عرضه کنیم

چه کسانی به API هوش مصنوعی نیاز دارند؟

دانشجوها: ساخت ابزارهایی برای خلاصه‌سازی دروس، استخراج نکات کلیدی، ترجمه خودکار، نوشتن مقالاتاستارتاپ‌ها: تولید چت‌بات هوشمند، سامانه‌ی پیشنهاد محصول، یا دستیار مجازیتولیدکنندگان محتوا: ساخت تیتر هوشمند، تقویم محتوایی، ترجمه هم‌زمان کپشن‌هامعلم‌ها و اساتید: طراحی آزمون، تولید سوالات استاندارد، شبیه‌ساز آموزش مفهومیبرنامه‌نویس‌ها: اتصال مدل‌های AI به اپ‌ها، سایت‌ها، ربات‌ها و اتوماسیون‌ها

برخی ابزارهای معروف برای استفاده از API هوش مصنوعی

جدول زیر اطلاعات سرویس‌دهنده‌های مذکور تا به امروز است و همین اطلاعات فردا قابل تغییر هستند:

مستندات

سادگی استفاده

زبان‌های پشتیبان

سرویس دهنده

نزدیک به کامل

بسیار آسان

Python, Node.js, Java

OpenAI (ChatGPT API)

رسمی و منظم

ساده

Python, Curl

Anthropic (Claude)

تخت Vertex AI

متوسط

Python, REST API

Google Gemini API

نمونه‌های آماده

آسان

Python, JS

Cohere API

رو به توسعه

*جدید*

Python

Mistral API

مثال‌های کاربردی با API هوش مصنوعی

مثال اول: ساخت خلاصه‌کننده هوشمند برای مقالات دانشگاهیکاربرد: دانشجوی ارشد علوم انسانی می‌خواهد از یک مقاله ۳۰ صفحه‌ای، خلاصه‌ای مفید بگیرد.روش کار:آپلود مقاله روی یک رابط وبارسال متن مقاله به API (مثلاً ChatGPT)دریافت خلاصه، دسته‌بندی موضوعات، پیشنهاد عنواننمونه کد پایتون (OpenAI API) را در تصویر مشاهده می‌کنید:

مثال دوم: ساخت چت‌بات فروشگاهی هوشمندکاربرد: فروشگاه موبایل می‌خواهد مشتری با بات چت کند و درباره مدل‌ها، قیمت‌ها یا تفاوت محصولات بپرسد.روش کار:طراحی یک چت‌فرم ساده روی سایتارسال پیام کاربر به APIمدل با توجه به دیتای محصولات فروشگاه، پاسخ می‌دهدویژگی خاص: مدل می‌تواند با فاین‌تیون داده‌های فروشگاه آموزش ببیند و پاسخ‌های دقیق‌تر بدهد.مثال سوم: طراحی سامانه ساخت سوال چهارگزینه‌ای برای معلمانکاربرد: معلم زیست‌شناسی می‌خواهد برای هر فصل از کتاب، چند سوال تستی استاندارد تولید کند.روش کار:طراحی فرم ورودی: انتخاب فصل، نوع سوالای پی آی (API) مدل، سوالات + گزینه‌ها + پاسخ صحیح را می‌سازدخروجی قابل کپی به Word یا ارسال به PDF

مزایای استفاده از API در پروژه‌های شما

افزایش بهره‌وری بدون نیاز به طراحی مدل از صفراتصال هوش مصنوعی به نرم‌افزارهای واقعیامکان توسعه MVP برای استارتاپ‌هاکاهش نیاز به منابع انسانی در فرایندهای روتینشخصی‌سازی کامل خروجی‌ها با چند خط کد

از کجا شروع کنیم؟

گام اول: انتخاب سرویس‌دهنده (مثلاً OpenAI یا Claude)گام دوم: دریافت کلید API از پنل کاربریگام سوم: نصب کتابخانه مورد نیاز (مثلاً openai با پایتون: pip install openai)گام چهارم: تست یک نمونه سادهگام پنجم: توسعه پروژه شخصی یا سازمانی

نکته امنیتی مهم!!!

هیچ‌گاه کلید API را در کدهای عمومی (مثل GitHub) قرار نده!از متغیرهای محیطی یا Secret Manager استفاده کن.

هوش مصنوعی فقط در پرامپت نیست!

پرامپت‌نویسی، فاین‌تیون، لانگ‌فرم جنریشن همه مقدمه بودند.جایی که هوش مصنوعی وارد زندگی واقعی می‌شود، آنجاست که API وارد بازی می‌شود.ای‌پی‌آی (API) یعنی اجرای ایده در دنیای واقعی؛ در قالب اپ، بات، سایت یا هر چیزی که کاربران می‌خواهند لمسش کنند.اگر پرامپت‌نویسی مانند صحبت‌کردن با مدل است، API یعنی اتصال مغز دیجیتال به دست‌های واقعی!

انتهای خبر/