令許多人驚訝的是，一向在Web開發(fā)領(lǐng)域中大放異彩的JavaScript在開發(fā)使用大語言模型(LLM)的應(yīng)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(jīng)達(dá)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(jìn)的AI功能;但即使現(xiàn)在，市面上也有眾多JavaScript工具可以幫助開發(fā)、訓(xùn)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(fù)雜的AI過程和增強模型訓(xùn)練方面具有獨特能力，可以同時滿足經(jīng)驗豐富的AI工程師和剛接觸AI的JavaScript開發(fā)人員。

不妨仔細(xì)看看這五個有助于促進(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(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的一大強項在于能夠直接在瀏覽器中運行機器學(xué)習(xí)模型。這項功能對于需要實時AI功能的應(yīng)用程序來說特別重要，比如LLM，以支持獨立于服務(wù)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(wù)器端應(yīng)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(xiàn)有JS應(yīng)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(yīng)用程序中，無需大規(guī)模重新設(shè)計或?qū)W習(xí)新語言。TensorFlow.js還提供了一系列預(yù)訓(xùn)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(fù)雜的AI功能(比如LLM)添加到應(yīng)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(yīng)用程序功能開辟了新的途徑。

2、AI.JSX(Fixie.ai)

由Fixie開發(fā)的AI.JSX是一個動態(tài)框架，旨在使用JavaScript和JSX構(gòu)建基于對話式AI的應(yīng)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(qū)動應(yīng)用程序方面的重大提升，特別是對于專注于對話式AI的應(yīng)用程序。

AI.JSX的核心功能是具有在運行時動態(tài)構(gòu)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(yīng)應(yīng)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(yīng)能力，以確保AI是交互式的、知情的、準(zhǔn)確的。

AI.JSX還通過其工具特性擴展了應(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，從而允許最終用戶更高效更有效地完成任務(wù)。

3、ConvNetJS

ConvNetJS是一個JavaScript庫，旨在直接在瀏覽器或Node.js環(huán)境中實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)，對于技能和經(jīng)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?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)，無需外部依賴項或?qū)ｉT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(yīng)用程序，以增強威脅情報，從而有助于識別未經(jīng)授權(quán)的訪問、惡意軟件的特征模式、網(wǎng)絡(luò)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(shù)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(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種簡單性對于在深度學(xué)習(xí)方面沒有豐富經(jīng)驗，但試圖將高級AI功能整合到其應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這對于聊天機器人、自動內(nèi)容生成和語言翻譯服務(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語言的細(xì)微差別，并提高AI驅(qū)動的應(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實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yīng)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(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)計時心系簡單性和易用性，使其成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)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(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在LLM開發(fā)中起到關(guān)鍵作用。通過使用廣泛的文本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，Brain.js有助于捕捉人類語言的微妙之處，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。具體來說，它在積極維護(hù)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(xué)習(xí)，并根據(jù)自然語言注釋建議相關(guān)的代碼片段、函數(shù)完成，甚至整個代碼塊。這種級別的支持在管理AI應(yīng)用程序開發(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，因為它可以與一系列流行的IDE和代碼編輯器無縫協(xié)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(xiàn)有的工作流程。

Tabnine的另一個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)過精心設(shè)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。

使用JavaScript簡化AI工程

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(wù)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(wù)器端操作，JavaScript可以直接在Web瀏覽器中實現(xiàn)實時交互式的AI應(yīng)用程序。

這允許開發(fā)人員創(chuàng)建更加動態(tài)和響應(yīng)的AI驅(qū)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(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/。