面向AI工程的五大JavaScript工具

JS在AI工程中脱颖而出，特别是由于它在浏览器环境和服务器端环境中能无缝集成，提供了无与伦比的灵活性。不像Python通常局限于服务器端操作，JavaScript可以直接在Web浏览器中实现实时交互式的AI应用程序。

令许多人惊讶的是，一向在Web开发领域中大放异彩的JavaScript在开发使用大语言模型（LLM）的应用程序方面同样大有价值。我们在本文中将介绍面向AI工程的五大工具，并为希望将LLM纳入其项目中的开发人员介绍一些必要的资源。

AI工程市场在2023年的估值已经达到1420亿美元，为技能不一的专业人士提供了大量机会。对于AI工程来说，Python或Mojo是更直接简单的语言。随着时间的推移，越来越多的开发人员将能够使用先进的AI功能；但即使现在，市面上也有众多JavaScript工具可以帮助开发、训练和部署AI模型。

为什么我们会选中这五大工具呢？原因是它们在简化复杂的AI过程和增强模型训练方面具有独特能力，可以同时满足经验丰富的AI工程师和刚接触AI的JavaScript开发人员。

不妨仔细看看这五个有助于促进和改进AI工程的JavaScript工具。

1、TensorFlow.js

作为谷歌开发的知名TensorFlow库的JavaScript改编版，TensorFlow.js专门针对Web和Node.js环境，将机器学习功能直接引入到浏览器和服务器端应用程序。

TensorFlow.js的一大强项在于能够直接在浏览器中运行机器学习模型。这项功能对于需要实时AI功能的应用程序来说特别重要，比如LLM，以支持独立于服务器的快速处理。

它与Node.js兼容对于需要利用强大计算资源的服务器端应用程序而言同样重要，毕竟LLM需要庞大的计算资源。

该库与现有JS应用程序的无缝集成使其成为许多开发人员的首选，因为它让他们可以将AI功能整合到其Web应用程序中，无需大规模重新设计或学习新语言。TensorFlow.js还提供了一系列预训练模型，以简化LLM集成的初始步骤。

说到使用JavaScript的AI工程，TensorFlow.js是开发人员工具包中一个出色的工具。它不仅降低了将复杂的AI功能（比如LLM）添加到应用程序中的门槛，还支持在Web上创建实时交互式AI体验，从而为用户互动和应用程序功能开辟了新的途径。

2、AI.JSX（Fixie.ai）

由Fixie开发的AI.JSX是一个动态框架，旨在使用JavaScript和JSX构建基于对话式AI的应用程序，其中JSX专为基于React的项目量身定制。

因为AI.JSX为提示工程提供强大的支持，并与外部API轻松集成，使得它在AI工程工具中脱颖而出。它是开发交互式AI驱动应用程序方面的重大提升，特别是对于专注于对话式AI的应用程序。

AI.JSX的核心功能是具有在运行时动态构造用户界面的独特能力，这是名为GenUI的特性。在这里，开发人员可以向LLM提供一组React组件，允许创建交互式UI，同时灵活适应应用程序的需求。

Fixie的DocsQA允许模型基于各种事实来源，比如URL、文档、PDF，甚至视频音频文件。这增强了模型的理解和响应能力，以确保AI是交互式的、知情的、准确的。

AI.JSX还通过其工具特性扩展了应用程序的功能，该特性致力于借助API支持面向操作的功能，从而允许最终用户更高效更有效地完成任务。

3、ConvNetJS

ConvNetJS是一个JavaScript库，旨在直接在浏览器或Node.js环境中实现深度学习，对于技能和经验不一的JavaScript开发人员来说都易于访问和方便使用。

ConvNetJS因能够实现深度学习架构脱颖而出，包括卷积神经网络，无需外部依赖项或专门的软件。

从理论上讲，像ConvNetJS这样基于识别的库可以用来开发注重安全的应用程序，以增强威胁情报，从而有助于识别未经授权的访问、恶意软件的特征模式、网络钓鱼企图、借记卡欺诈、身份盗窃及留下可搜索痕迹的其他形式的数字犯罪。

这个库的主要优点之一是易于使用，提供了简单直观的API，允许开发人员相对容易地定义、训练和部署神经网络。这种简单性对于在深度学习方面没有丰富经验，但试图将高级AI功能整合到其应用程序中的JS开发人员来说尤其具有价值。

该库便于创建和集成能够理解和生成人类语言的神经网络，这对于聊天机器人、自动内容生成和语言翻译服务等应用而言很重要。它的神经网络模型可以在大型数据集上进行训练，使它们能够捕捉人类语言的细微差别，并提高AI驱动的应用程序的整体响应能力和准确性。

4、Brain.js

Brain.js之所以榜上有名，是由于它提供了一种用JavaScript实现神经网络的简易方法，适合浏览器环境和Node.js环境。Brain.js的一大潜在应用是便于自动处理众多流程，比如文本分析、PDF文档合并、文档转换、图像分析以及处理任何需要处理大量数据的任务。

Brain.js在设计时心系简单性和易用性，使其成为机器学习领域可能缺乏深厚背景的JavaScript开发人员的理想选择。该库提供了简单直观的API，让您可以快速创建、训练和部署神经网络。

这个强大的工具通过支持创建能够处理和解释大量文本数据的神经网络，在LLM开发中起到关键作用。通过使用广泛的文本数据集训练神经网络模型，Brain.js有助于捕捉人类语言的微妙之处，从而提高AI应用程序的有效性和准确性。

5、Tabnine

Tabnine是一种基于AI的代码完成助手，可以显著改善编码体验。具体来说，它在积极维护代码完整性的同时加速了更广泛的开发过程。

Tabnine的AI从代码库中学习，并根据自然语言注释建议相关的代码片段、函数完成，甚至整个代码块。这种级别的支持在管理AI应用程序开发中涉及的复杂细节方面非常重要。

Tabnine的集成能力值得关注，因为它可以与一系列流行的IDE和代码编辑器无缝协作，包括Visual Studio Code和IntelliJ IDEA等。这种强大的兼容性有助于确保开发人员可以访问Tabnine的AI辅助编码功能，不会干扰现有的工作流程。

Tabnine的另一个重要方面是它致力于维护代码隐私性和安全性。该工具经过精心设计，尊重开发人员代码的隐私，确保您所处理的代码保持隐私性和安全性。

使用JavaScript简化AI工程

本文着重介绍的每个工具都有其独特的优点，它们共同表明了JavaScript在AI开发中可以发挥重要作用。

JS在AI工程中脱颖而出，特别是由于它在浏览器环境和服务器端环境中能无缝集成，提供了无与伦比的灵活性。不像Python通常局限于服务器端操作，JavaScript可以直接在Web浏览器中实现实时交互式的AI应用程序。

这允许开发人员创建更加动态和响应的AI驱动体验，利用JavaScript的全栈功能来弥合后端AI算法与前端用户交互之间的差距。