Поясніть, як нові технології, такі як LLM і ChatGPT, можуть революціонувати інтерфейси програмування додатків (API) в майбутньому. Наведіть приклад того, як ці API можуть працювати.
У дитинстві я любив дивитися «Джетонс». Коли я виріс і закінчив писати програмне забезпечення та створювати та впроваджувати архітектури для систем, я думав, що ніколи не побачу дня, коли кухня, схожа на Jetsons, буде можливою.
GPT (ChatGPT і т.д.) Змінив свою думку.

Договірні зобов'язання
Як архітектор, вам потрібно думати, як юрист. Ви визначаєте контракти (API) між системами або компонентами. Ви стежите за цими API для зловживання або зловживання.

Я б використав редактор Swagger, щоб визначити ці контракти, і я б написав API, щоб відповідати взаємодії, передбачені в мак-уп. Я перевіряв дизайн разом з командою, проходив через сценарії, щоб побачити, чи підійде API до випадку використання і не вводить перешкод для продуктивності, і я симулював і автоматизував, наскільки міг на протязі поїздки.

Я був дуже обережний, щоб отримати це правильно в перший раз. Перший раз ніколи не був досконалим, звичайно. Отже, мені також довелося розглянути, як API може розвиватися, мінімізуючи витрати / вплив на решту системи. API, як тільки був розгорнутий, став би тим, що я б охороняв, як чесний політик охороняє #usconstitution. Команда повинна була бути обережною з будь-якими змінами, які вплинули на API.

Більше, ніж пожежа – більше, ніж вогонь!
API покладаються на API, які покладаються на більше API і бібліотек. Як тільки система стає досить великою, ця складність стає пляшкою. Невеликі зміни можуть мати величезний ефект. Деякі підходи (наприклад, федеративний #GraphQL) допомагають добре управляти цією складністю. Але це все одно включає в себе API, під яким може існувати багато крихкості. Агільна чи ні, розробка складної мережі API складна, вимагає спеціалізованих навичок і повна непередбачених викликів.

Кухонна розмова, ChatGPT-стиль
Кухня Jetsons включає в себе ряд систем, кожна з яких складається з різних частин, датчиків, апаратного забезпечення, входів і виходів. Враховуючи складність взаємодії між незалежними системами на кухні, той факт, що кухонні компоненти Jetsons походять від різних постачальників або виробників, традиційний дизайн API не зможе виконати бачення. І зовсім не практичний.

Тепер давайте подумаємо про API і кухню Jetsons, #chatgpt -style.

Зробіть це просто: піцу. Ви (або ваш робот) робите піцу з нуля.

Печінка запитує у холодильника: «Я бачу, що у нас є піца. Чи можете ви мені сказати, що це моцарелла з низьким вмістом вологи?»

Холодильник: «Це навіть не моцарелла. Ця піца повинна мати мюнстерський сир, тому що це все, що у мене було. І людина видалила деякий з вмісту 30 хвилин тому, тому ймовірність наявності сиру Мюнстер на тій піці досить висока».

Сенсор з кухні, який має очі по всій кімнаті, в цей момент закидається. Датчик: «Будьте обережні, що кора цієї піци зроблена з квітки. Я погоджуюся з оцінкою відеосенсора щодо типу сиру. Нещодавно в кухню не ввійшов новий сир».

Овен: «Що ще я повинен знати?»

Датчик: «Температура тіста становить 47F. Це прохолодніше, ніж консенсус експертів-кухарів щодо використання килиму кімнатної температури».

Овен: «Відмінно Я знаю, що робити Оскільки тісто прохолодне, я почну готувати з температурою трохи нижче, ніж вказує рецепт. Потім я збільшу температуру нижнього елемента, щоб забезпечити гарну крихку кору. Я буду уважно стежити за вологою і можу використовувати конвекцію, щоб пом'якшити будь-які небажані рівні вологості ".

Де API, який контрактно зобов'язує незалежні системи? API не зникли. Наприклад, мозок печі буде мати безліч API (наприклад. для взаємодії з температурними контролерами і датчиками тощо). Ключовим тут є те, що інтерфейс між системами більше не є фіксованим, жорстким API. Немає підписів методів, немає шляхів, немає специфікацій навантаження. Замість цього, розмова, пов'язана з почуттями і можливостями.

Що таке «мозок»?
Книга Кенса Андерсона «Designing Autonomous AI» прекрасно описує, як складна система може бути розбита на ряд незалежних «мозків». Кожен мозок, в його книзі, може бути самостійно розроблений і розроблений, з людським керівництвом, одруженим з #datascience, #machinelearning і #dataengineering.

Що таке «кухаря»?
Я зацікавлений у тому, що майбутнє тримає. Як архітектори переосмислюють складний дизайн системи стосовно API, на мій погляд, є неминучим. І, як аматорський виробник піци, мої смакові бутони поливають на день, коли я отримую допомогу GPT, щоб зробити ще кращу #detroitpizza.