பல AI APIகளை ஒருங்கிணைத்தல்: குழுக்களின் நேரத்தையும் பட்ஜெட்டையும் இழக்கச் செய்யும் 6 தவறுகள்

பல AI APIகளை ஒருங்கிணைப்பது முதலில் எளிதாக தோன்றுகிறது. இரண்டு அல்லது மூன்று வழங்குநர்களைச் சேர்த்து, வெளியீடுகளை ஒப்பிட்டு, பொருத்தமான இடத்தில் போக்குவரத்தை வழிநடத்துங்கள்.

நடைமுறையில், பெரும்பாலான குழுக்கள் கடினமான பகுதியை முதலில் ஒருங்கிணைப்பதல்ல என்பதை கண்டுபிடிக்கின்றன. அது பராமரிப்பின் இரண்டாவது மாதம், முதல் வழங்குநர் சேவை நிறுத்தம், முதல் பட்ஜெட் அதிர்ச்சி, மற்றும் தயாரிப்பு குழுக்கள் தாமதம், தரம் மற்றும் செலவின் மீது தெளிவான கட்டுப்பாட்டை விரும்பும் தருணம்.

உங்கள் குழு பல AI APIகளை ஒரு தயாரிப்பில் ஒருங்கிணைத்தால், பொதுவாக அதிக வலியை உருவாக்கும் ஆறு தவறுகள் உள்ளன.

ஏன் பல AI APIகளை ஒருங்கிணைப்பது இவ்வளவு விரைவாக குழப்பமாகிறது

ஒவ்வொரு வழங்குநரும் வெவ்வேறு கோரிக்கை வடிவங்கள், மாடல் பெயர்கள், அங்கீகார முறைகள், ஒதுக்கீடுகள் மற்றும் பிழை நடத்தை ஆகியவற்றை வெளிப்படுத்துகின்றனர். ஒரு பொறியாளர் ஒரு மாடலை ஒரு சாண்ட்பாக்ஸில் சோதிக்கும் போது அது மேலாண்மை செய்யக்கூடியதாக இருக்கும். அதே பயன்பாட்டிற்கு வழிநடத்தல் தருக்கம், மீண்டும் முயற்சிகள், கண்காணிப்பு, பட்ஜெட் கட்டுப்பாடு மற்றும் தயாரிப்பு குழுவின் மீதமுள்ள பகுதிக்கான நிலையான இடைமுகம் தேவைப்படும் போது இது மிகவும் கடினமாகிறது.

அதனால் பல AI APIகளை ஒருங்கிணைப்பது வழங்குநர்களைச் சேர்ப்பது குறித்ததல்ல, மாறாக அவற்றைச் சுற்றி ஒரு நம்பகமான செயல்பாட்டு அடுக்கு உருவாக்குவது குறித்தது.

தவறு 1: ஒவ்வொரு வழங்குநரையும் தனித்தனியாக கடினமாக குறியிடுதல்

முதல் தவறு ஒவ்வொரு வழங்குநரையும் நேரடியாக உங்கள் மைய தயாரிப்பு தருக்கத்தில் இணைப்பது.

இது ஆரம்பத்தில் வேகமாக உணரப்படுகிறது. வழங்குநர் Aக்கு ஒரு SDK. வழங்குநர் Bக்கு மற்றொரு தனிப்பயன் கிளையண்ட். எம்பெடிங் அல்லது மிதஸ்தரத்திற்கான மூன்றாவது கோரிக்கை வடிவம். பின்னர் எதிர்கால மாற்றங்கள் விலையுயர்ந்ததாக மாறுகின்றன, ஏனெனில் மாடல்களை மாற்றுவது வழிநடத்தல் விதிகளை மாற்றுவதற்குப் பதிலாக உற்பத்தி குறியீட்டைத் தொடுவதைக் குறிக்கிறது.

ஆரோக்கியமான முறை ஒவ்வொரு உள்நாட்டு ஒப்பந்தத்தின் பின்னால் கோரிக்கைகள் மற்றும் பதில்களை நிலையானதாக்குவது. இது உங்கள் பயன்பாட்டை உரையாடல் நிறைவு, வகைப்படுத்தல் அல்லது சுருக்கம் போன்ற திறனை கேட்க அனுமதிக்கிறது, எந்த வழங்குநர் கீழே கோரிக்கையை வழங்குகிறார்கள் என்பதை கவலைப்படாமல்.

இதுவே ஒரு ஒற்றை API அடுக்கு பயனுள்ளதாக மாறும் இடம். ஒவ்வொரு முறையும் நீங்கள் ஒரு புதிய வழியை சோதிக்கும் போது உங்கள் பயன்பாட்டை மறுபதிவு செய்வதற்குப் பதிலாக, நீங்கள் வழங்குநர் தேர்வை பயன்பாட்டு குறியீட்டிலிருந்து தனித்துவமாக வைத்திருக்கலாம். ShareAI அந்த செயல்பாட்டு மாதிரியைச் சுற்றி கட்டப்பட்டுள்ளது: 150+ மாடல்களுக்கு ஒரு API, வழிநடத்தல் கட்டுப்பாடு மற்றும் ஒரு ஒற்றை ஒருங்கிணைப்பத்தின் மூலம் வழங்குநர் காட்சியமைப்பு. ஒரு சுத்தமான தொடக்க புள்ளியை விரும்பும் குழுக்கள் API குறிப்பு மற்றும் முக்கியமான ஆவணங்கள்.

தவறு 2: வெளியீட்டுக்கு முன் மாடல் தரவுத்தொகுப்பை தவிர்க்குதல்

பல குழுக்கள் முதலில் ஒரு பரிச்சயமான மாடலைத் தேர்ந்தெடுக்கின்றன மற்றும் செலவுகள் அதிகரிக்கும்போது அல்லது தரம் குறைபாடுகள் தோன்றும் போது மாற்று வழிகளை மட்டுமே ஒப்பிடுகின்றன.

இது பொதுவாக தவறான மேம்படுத்தல் வரிசைக்கு வழிவகுக்கிறது. வெவ்வேறு மாடல்கள் வெவ்வேறு பணிச்சுமைகளில் வெற்றி பெறலாம். ஒன்று எடுக்கும் செயலுக்குப் பொருத்தமாக இருக்கலாம். மற்றொன்று நீண்ட வடிவ உருவாக்கத்திற்கு பொருத்தமாக இருக்கலாம். மூன்றாவது ஒன்று குறைந்த செலவிலும் உள்நாட்டு தானியங்கத்திற்குப் போதுமான வேகத்திலும் இருக்கலாம்.

நீங்கள் போக்குவரத்தை அதிகரிக்கும் முன், உங்கள் உண்மையான உத்தேசங்கள், தரவின் வடிவங்கள், தாமதத்தின் வரம்பு, மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் செலவின் வரம்பு ஆகியவற்றுக்கு எதிராக நீங்கள் உண்மையில் பரிசீலிக்கும் மாதிரிகளை ஒப்பிடுங்கள். பொதுவான டெமோக்களில் மட்டுமே ஒப்பிட வேண்டாம்.

இதுவே சந்தை-தொகுப்பு மாதிரி பார்வை முக்கியமானதற்கான காரணமாகும். நீங்கள் ஒரே இடத்தில் விருப்பங்களை ஒப்பிட முடிந்தால், அவை உற்பத்தி இயல்புகளாக மாறுவதற்கு முன் வழிகளை சோதிக்க எளிதாக இருக்கும். ShareAI இன் மாடல்கள் பார்வை அந்த வகையான வழங்குநர் மற்றும் மாதிரி ஒப்பீட்டிற்கு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

தவறு 3: மாற்று வழியை எதிர்கால பிரச்சினையாக கருதுதல்

முதன்மை வழங்குநர் இன்னும் மேம்பாட்டின் போது செயல்படுவதால் மாற்று வழி தர்க்கம் பெரும்பாலும் ஒத்திவைக்கப்படுகிறது.

பின்னர் விகித வரம்புகள் தாக்குகின்றன, தாமதம் அதிகரிக்கிறது, அல்லது மேல்நிலை வழங்குநர் தரம் குறைகிறது, மற்றும் பயன்பாட்டிற்கு முன்னேறுவதற்கான சீரான பாதை இல்லை. தயாரிப்பு வெறும் மெதுவாக மாறுவதில்லை. அது பயனர்கள் அதை செயல்பட வேண்டும் என்று எதிர்பார்க்கும் நேரத்தில் முற்றிலும் செயலிழக்கிறது.

பல வழங்குநர்கள் உங்கள் கட்டமைப்பின் ஒரு பகுதியாக இருந்தால், மாற்று வழி தொடக்கத்தில் வடிவமைக்கப்பட வேண்டும். எந்த வழிகள் தானாகவே தோல்வியடைய முடியும், எந்த வேலைப்பாடுகள் மெதுவான காப்புகளை சகித்துக்கொள்ள முடியும், மற்றும் எந்த கோரிக்கைகள் தரத்தை அமைதியாக குறைக்காமல் நிறுத்தப்பட வேண்டும் என்பதை முடிவு செய்யுங்கள்.

நோக்கம் எல்லா இடங்களிலும் எல்லா நேரத்திலும் வழிமாற்றம் செய்வது அல்ல. உங்கள் முதல் தேர்வு பாதை கிடைக்காதபோது என்ன நடக்கிறது என்பதை அறிய வேண்டும் என்பதே நோக்கம்.

தவறு 4: பதிவுகளை நம்பி உண்மையான கண்காணிப்பை தவிர்த்தல்

பயன்பாட்டு பதிவுகள் பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஆனால் அவை பல வழங்குநர் AI அமைப்பிற்கு போதுமானவை அல்ல.

தாமதம், பிழைகள், பயன்பாட்டு அளவு, மற்றும் மாதிரி நிலை நடத்தை ஆகியவற்றை செயல்பாட்டு முடிவுகளை ஆதரிக்கும் வகையில் நீங்கள் காண வேண்டும். இல்லையெனில், செலவு அதிகரிப்பு ஒரு வழங்குநர், ஒரு மாதிரி குடும்பம், ஒரு அம்சம், அல்லது ஒரு வாடிக்கையாளர் பிரிவு ஆகியவற்றில் இருந்து வந்ததா என்பதை நீங்கள் சொல்ல முடியாது.

கண்காணிப்புதான் பல வழங்குநர் அடுக்கை “தொழில்நுட்ப ரீதியாக இணைக்கப்பட்ட” என்பதிலிருந்து “செயல்பாட்டு ரீதியாக மேலாண்மை செய்யக்கூடியது” ஆக மாற்றுகிறது. இது நீங்கள் பின்னடைவை ஆரம்பத்திலேயே பிடிக்க, வழிமாற்ற மாற்றங்களை நியாயப்படுத்த, மற்றும் செலவை மற்ற வணிகத்துடன் விளக்க உதவுகிறது.

தவறு 5: API விசை பரவலை கட்டுப்பாடின்றி வளர விடுதல்

ஒரு குழு பல AI APIகளை ஒருங்கிணைக்க தொடங்கியவுடன், ரகசியங்கள் எல்லா இடங்களிலும் பரவுகின்றன: உள்ளூர் இயந்திரங்கள், CI மாறிகள், மேடை சூழல்கள், ஒருமுறை ஸ்கிரிப்ட்கள், மற்றும் அவசர மாற்றங்கள்.

இது அமைப்பை ஆய்வு செய்ய கடினமாகவும் உடைக்க எளிதாகவும் ஆக்குகிறது. இது தேவையற்ற ஆபத்தையும் உருவாக்குகிறது. OWASP API பாதுகாப்பு Top 10 API பாதுகாப்பு பெரும்பாலும் ஒரு பெரிய மீறல் குறித்ததல்ல, ஆனால் அணுகல், கட்டமைப்பு மற்றும் பாதுகாப்பற்ற நுகர்வு முறைகள் தொடர்பான மீண்டும் மீண்டும் நிகழும் செயல்பாட்டு பலவீனங்களைப் பற்றியதுதான் என்பதை நினைவூட்டுகிறது.

அணுகலை மையமாக்குவது அந்த மேற்பரப்புப் பகுதியை குறைக்கிறது. நீங்கள் இன்னும் பல்வேறு வழங்குநர்களைப் பயன்படுத்தினாலும், உங்கள் பயன்பாட்டு குழு ஒவ்வொரு மாடல் பரிசோதனைக்கும் வேறுபட்ட ரகசியப் போக்கை நிர்வகிக்க வேண்டிய அவசியமில்லை.

தவறு 6: செலவைக் கட்டுப்படுத்த மிகவும் தாமதமாக காத்திருக்கிறது

AI அமைப்புகளில் செலவுச் சிக்கல்கள் பெரும்பாலும் ஒரு பெரிய விலை shock ஆக வருவதில்லை. அதிகமாக, அவை சிறிய முடிவுகள் மூலம் ஊடுருவுகின்றன: குறைந்த மதிப்புள்ள பணிகளுக்கு விலையுயர்ந்த இயல்புநிலை மாடலைப் பயன்படுத்துதல், தோல்வியடைந்த அழைப்புகளை மீண்டும் முயற்சித்தல், கோரிக்கைகளை மடித்தல் அல்லது வேகமான ஆனால் அந்த வேலைப்பாட்டிற்கு செலவுச்சிக்கலான வழங்குநருக்கு போக்குவரத்தை அனுப்புதல்.

நீங்கள் வழங்குநர், மாடல் மற்றும் அம்சப் பகுதி மூலம் பயன்பாட்டை கண்காணிக்கவில்லை என்றால், நீங்கள் தாமதமாக எதிர்வினை செய்கிறீர்கள். நிதி பில் கவனிக்கும் நேரத்திற்குள், பொறியியல் பிரச்சினையை விரைவாக சரிசெய்வதற்குத் தேவையான விவரங்களை இன்னும் கொண்டிருக்கவில்லை.

இது ஒருங்கிணைந்த கட்டுப்பாட்டு தளம் முக்கியமானது என்பதற்கான மற்றொரு காரணம். பயன்பாடு தனித்துவமான வழங்குநர் டாஷ்போர்டுகளில் பரவாமல் ஒரே இடத்தில் இருந்து காணக்கூடியதாக இருக்கும் போது கொள்கைகளை அமைக்க, வழித்தடங்களை ஒப்பிட, மற்றும் வீணை குறைக்க மிகவும் எளிதாகிறது.

ஆரோக்கியமான பல வழங்குநர் AI குவியல் எப்படி இருக்கும்

வலுவான அமைப்பு பொதுவாக ஐந்து பண்புகளை கொண்டுள்ளது:

1. ஒரு நிலையான பயன்பாட்டை எதிர்கொள்ளும் API ஒப்பந்தம்.
2. பெரிய அளவிலான வழித்தட முடிவுகளுக்கு முன் தரவுத்தொகுப்பு.
3. முக்கியமான வேலைப்பாடுகளுக்கு மாற்று விதிகள்.
4. தாமதம், பிழைகள் மற்றும் பயன்பாட்டில் கண்காணிப்பு.
5. வழங்குநர், மாடல் மற்றும் அம்சத்தின் மூலம் செலவுக் காட்சியமைப்பு.

அதற்காக ஒவ்வொரு குழுவும் ஒரு பெரிய தள முயற்சியைத் தேவைப்படுவதில்லை. இது பயன்பாட்டு தர்க்கத்தை வழங்குநர் மாறுபாட்டிலிருந்து όσο விரைவாக முடிந்தால் பிரிக்க வேண்டும் என்பதைக் குறிக்கிறது.

ShareAI எங்கு பொருந்துகிறது

ShareAI என்பது தங்கள் சொந்த வழிமாற்று, ஒப்பீடு மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு அடுக்கு உருவாக்காமல் வழங்குநர் நெகிழ்வுத்தன்மையை விரும்பும் குழுக்களுக்கு ஒரு நடைமுறை பொருத்தமாகும்.

வழங்குநர்-குறிப்பிட்ட நடத்தை தயாரிப்பில் ஆழமாக சேர்க்காமல், குழுக்கள் ஒரு API ஐ ஒருங்கிணைத்து, மாதிரி விருப்பங்களை ஆராய்ந்து, வழிகளை மேலும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட முறையில் சோதிக்கலாம். கையால் சோதனை செய்ய, விளையாட்டு மைதானம் குறியீட்டில் செல்லும் முன் மாதிரி நடத்தை ஆய்வு செய்ய மிக வேகமான வழியாகும்.

உங்கள் குழு ஏற்கனவே பல AI APIகளை ஒருங்கிணைக்கும் நிலையில் பராமரிப்பு சுமையை உருவாக்கி வந்தால், அது வழக்கமாக செயல்பாட்டு அடுக்கை எளிமைப்படுத்தும் சிக்னலாகும், தனிப்பயன் இணைப்பிகளை தொடர்ந்து சேர்க்காமல்.