Александр Уильямс, разработчик полного стека и независимый ИТ-консультант, рассказывает на портале The New Stack о пяти ведущих инструментах JavaScript для разработки приложений искусственного интеллекта, а о также ресурсах для разработчиков, желающих внедрить большие языковые модели (LLM) в свои проекты.

Традиционно известный своей ролью в веб-разработке, язык JavaScript, к удивлению многих, также оказался бесценным в разработке приложений, использующих LLM. В этой статье мы рассмотрим пять ведущих JavaScript-инструментов для разработки ИИ и выделим некоторые важные ресурсы для разработчиков, желающих внедрить LLM в свои проекты. Мы выбрали их за их уникальные возможности по упрощению сложных процессов ИИ и улучшению обучения моделей, которые подойдут как опытным ИИ-инженерам, так и JavaScript-разработчикам, только начинающим изучать ИИ.

Python или Mojo — гораздо более простые языки для разработки ИИ, однако рынок, который уже сейчас оценивается в 142 млрд. долл., предлагает множество возможностей для профессионалов с разным набором навыков. Продвинутые возможности ИИ со временем будут становиться все более доступными для широкого круга разработчиков, но уже сейчас существует множество инструментов JavaScript, которые могут помочь в разработке, обучении и развертывании моделей ИИ.

Давайте подробнее рассмотрим пять инструментов JavaScript, которые могут помочь облегчить и улучшить разработку ИИ.

1. TensorFlow.js

Являясь JavaScript-адаптацией известной библиотеки TensorFlow, созданной Google, TensorFlow.js предназначена специально для веб- и Node.js-сред, чтобы привнести возможности машинного обучения непосредственно в браузеры и приложения на стороне сервера.

Одним из ключевых преимуществ TensorFlow.js является возможность запуска моделей МО непосредственно в браузере. Эта функциональность особенно ценна для приложений, требующих функциональности ИИ в реальном времени — например, LLM для быстрой, независимой от сервера обработки.

Совместимость с Node.js не менее важна для серверных приложений, которым необходимо задействовать мощные вычислительные ресурсы, необходимые для тяжелых вычислений, требуемых LLM.

Легкая интеграция библиотеки с существующими JS-приложениями делает ее предпочтительным выбором для многих разработчиков, поскольку она позволяет им внедрять функции ИИ в свои веб-приложения без масштабного реинжиниринга или необходимости изучать новый язык. TensorFlow.js также предлагает ряд предварительно обученных моделей, что упрощает начальные шаги по интеграции LLM.

Если речь заходит об ИИ на JavaScript, то TensorFlow.js является важным ресурсом в наборе инструментов разработчика. Она не только снижает входной барьер для добавления сложных функций ИИ (таких как LLM) в приложения, но и поддерживает создание интерактивного ИИ-опыта реального времени в Интернете, открывая новые возможности для вовлечения пользователей и расширения функциональности приложений.

2. AI.JSX (Fixie.ai)

AI.JSX, разработанный Fixie, — это динамический фреймворк, предназначенный для создания разговорных приложений на базе ИИ с использованием JavaScript и JSX, который специально адаптирован для проектов на базе React.

Он выделяется среди инструментов для разработки ИИ благодаря надежной поддержке инжиниринга подсказок и легкой интеграции с внешними API. Это значительный скачок вперед в разработке интерактивных приложений, управляемых ИИ, особенно ориентированных на разговорный ИИ.

Ключевой особенностью AI.JSX является уникальная функция динамического построения пользовательских интерфейсов во время выполнения программы, которая известна как GenUI. Здесь разработчики могут предоставлять LLM набор компонентов React, что позволяет создавать интерактивные пользовательские интерфейсы, адаптирующиеся к потребностям приложения.

DocsQA от Fixie позволяет модели опираться на различные источники истины, такие как URL, документы, PDF и даже видео- и аудиофайлы. Это улучшает понимание и отзывчивость модели, обеспечивая интерактивность, информированность и точность ИИ.

AI.JSX также расширяет возможности приложений благодаря инструментарию, который фокусируется на предоставлении функциональных возможностей, ориентированных на действия, через API, чтобы позволить конечным пользователям выполнять задачи более эффективно и результативно.

3. ConvNetJS

ConvNetJS — это библиотека JavaScript, предназначенная для реализации глубокого обучения непосредственно в браузере или в среде Node.js, что делает его доступным и удобным для JavaScript-разработчиков любого уровня подготовки и опыта.

ConvNetJS выделяется своей способностью реализовывать архитектуры глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети, без использования внешних зависимостей или специализированного ПО.

Теоретически библиотеки, основанные на распознавании, такие как ConvNetJS, могут использоваться для разработки приложений, ориентированных на безопасность, для обогащения информации об угрозах, помогая выявлять такие вещи, как несанкционированный доступ, шаблоны, характерные для вредоносного ПО, попытки фишинга, мошенничество с дебетовыми картами, кража личных данных и другие формы цифровых преступлений, которые оставляют заметные следы.

Одним из главных преимуществ этой библиотеки является простота использования: она предоставляет понятный API, позволяющий разработчикам относительно легко определять, обучать и развертывать нейронные сети. Эта простота особенно ценна для разработчиков JS, которые, возможно, не имеют большого опыта в глубоком обучении, но пытаются внедрить продвинутые функции ИИ в свои приложения.

Эта библиотека облегчает создание и интеграцию нейронных сетей, способных понимать и генерировать человеческий язык, что очень важно для таких приложений, как чатботы, автоматическая генерация контента и сервисы языкового перевода. Нейросетевые модели можно обучать на больших массивах данных, что позволяет им улавливать нюансы человеческого языка и повышать общую отзывчивость и точность приложений, управляемых ИИ.

4. Brain.js

Brain.js занимает достойное место в нашем списке, поскольку предлагает простой и доступный способ реализации нейронных сетей на JavaScript, подходящий как для браузера, так и для среды Node.js. Ключевое потенциальное применение Brain.js — автоматизация таких процессов, как анализ текста, объединение PDF-документов, преобразование документов, анализ изображений и, в целом, решение любых задач, связанных с обработкой большого количества данных.

Brain.js была разработана с учетом простоты и легкости использования, что делает ее идеальным выбором для разработчиков JavaScript, которые, возможно, не имеют обширных знаний в области МО. Библиотека предоставляет простой API, позволяющий быстро создавать, обучать и развертывать нейронные сети.

Этот мощный инструмент играет важную роль в разработке LLM, позволяя создавать нейронные сети, способные обрабатывать и интерпретировать большие объемы текстовых данных. Обучая нейросетевые модели на обширных текстовых массивах данных, Brain.js помогает уловить тонкости человеческого языка, тем самым повышая эффективность и точность приложений ИИ.

5. Tabnine

Tabnine — это помощник по завершению кода на базе ИИ, который значительно улучшает опыт написания кода. В частности, он ускоряет процесс разработки, активно поддерживая целостность кода.

ИИ Tabnine изучает кодовую базу и предлагает соответствующие фрагменты кода, завершения функций и даже целые блоки кода на основе комментариев на естественном языке. Такой уровень поддержки неоценим в управлении сложными деталями, связанными с разработкой ИИ-приложений.

Следует отметить интеграционные возможности Tabnine: он легко работает с целым рядом популярных IDE и редакторов кода, включая Visual Studio Code, IntelliJ IDEA и многие другие. Такая надежная совместимость позволяет разработчикам получать доступ к функциям Tabnine по кодированию с помощью ИИ, не нарушая при этом существующие рабочие процессы.

Еще одним важным аспектом Tabnine является его приверженность обеспечению конфиденциальности и безопасности кода. Инструмент был тщательно разработан для соблюдения конфиденциальности кода разработчиков, гарантируя, что код, с которым вы работаете, останется конфиденциальным и безопасным.

Упрощение разработки ИИ с помощью JavaScript

Каждый инструмент, о котором мы рассказали сегодня, обладает своими уникальными преимуществами, и в совокупности они свидетельствуют о той важной роли, которую JavaScript может сыграть в разработке ИИ.

JS занимает особое место в разработке ИИ, особенно благодаря своей бесшовной интеграции как в браузер, так и в серверную среду, обеспечивая беспрецедентную гибкость. В отличие от Python, который часто ограничивается операциями на стороне сервера, JavaScript позволяет создавать интерактивные приложения ИИ в реальном времени непосредственно в веб-браузерах.

Это позволяет разработчикам создавать более динамичные и отзывчивые приложения на основе ИИ, используя возможности полного стека JavaScript для преодоления разрыва между внутренними ИИ-алгоритмами и взаимодействием пользователя с внешним миром.