ไลบรารี JavaScript ใหม่ที่ชื่อ Incant สัญญาว่าจะเพิ่มเวทมนตร์ให้กับโค้ดด้วยการให้บริการการรวมโมเดลภาษาที่ปลอดภัย แต่นักพัฒนากำลังแสดงความกังวลเกี่ยวกับการอ้างสิทธิ์ด้านประสิทธิภาพและการรับประกันว่าปราศจากภาพหลอน ไลบรารีนี้เสนอฟังก์ชันง่ายๆ สำหรับกรองอาร์เรย์และเลือกรายการโดยใช้พรอมต์ภาษาธรรมชาติ โดยมุ่งเป้าไปที่นักพัฒนาที่ต้องการรวมความสามารถ AI โดยไม่ต้องตั้งค่าที่ซับซ้อน
คุณสมบัติหลักของ Incant Library:
- createSelector: ฟังก์ชันสำหรับเลือกรายการจากอาร์เรย์โดยใช้ภาษาธรรมชาติ
- createFilter: ฟังก์ชันสำหรับกรองอาร์เรย์ตามเกณฑ์ข้อความ
- Type Safety: รับประกันว่าผลลัพธ์จะตรงกับประเภทของอาร์เรย์ที่ป้อนเข้า
- Environment Integration: อ่าน API keys จากตัวแปรสภาพแวดล้อมโดยอัตโนมัติ
ความกังวลด้านประสิทธิภาพครองใจการอภิปราย
การวิพากษ์วิจารณ์ที่สำคัญที่สุดมุ่งเน้นไปที่แนวทางของ Incant ในการประมวลผลข้อมูล สำหรับการดำเนินการกรอง ไลบรารีจะรันพรอมต์แยกต่างหากสำหรับแต่ละรายการในอาร์เรย์แทนที่จะประมวลผลร่วมกัน นั่นหมายความว่าการกรองรายชื่อ 100 รายการจะทริกเกอร์การเรียก API แยกต่างหาก 100 ครั้งไปยังผู้ให้บริการโมเดลภาษา นักพัฒนาชี้ให้เห็นว่าการออกแบบนี้ทำให้ไลบรารีไม่เหมาะสมสำหรับการใช้งานจริง โดยเฉพาะเมื่อต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือแอปพลิเคชันที่คำนึงถึงต้นทุน
แนวทางที่ไม่มีประสิทธิภาพนี้ยังทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับข้อจำกัดอัตราการเรียก API และเวลาตอบสนอง เนื่องจากการเรียกหลายครั้งแบบต่อเนื่องอาจทำให้แอปพลิเคชันช้าลงอย่างมากเมื่อเปรียบเทียบกับทางเลือกการประมวลผลแบบแบตช์
ข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพ:
- ต้องรัน prompt แยกกัน N ครั้งสำหรับการกรองข้อมูล N รายการ
- แต่ละองค์ประกอบในอาร์เรย์จะทริกเกอร์การเรียก API แยกกัน
- ไม่มีการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบ batch processing
- มีปัญหาการจำกัดอัตราการเรียกใช้งานที่อาจเกิดขึ้นกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
การอ้างสิทธิ์ปราศจากภาพหลอนถูกโจมตี
Incant โฆษณาตัวเองว่าป้องกันภาพหลอน AI ด้วยการรับประกันว่าเอาต์พุตเป็นส่วนย่อยของข้อมูลอินพุต อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์จากชุมชนเผยให้เห็นว่าการป้องกันนี้มีข้อจำกัดค่อนข้างมาก ไลบรารีเพียงแค่ตรวจสอบว่ารายการที่เลือกมีอยู่ในอาร์เรย์ต้นฉบับและกรองการตอบสนองที่ไม่ตรงกับองค์ประกอบอินพุตออกไป
ภาพหลอน AI คือการตอบสนองใดๆ ที่มีข้อมูลเท็จหรือทำให้เข้าใจผิดที่นำเสนอเป็นข้อเท็จจริง ดังนั้นคำตอบที่ผิดจึงเป็นภาพหลอน
การตรวจสอบนี้ไม่ได้ป้องกัน AI จากการเลือกที่ผิดพลาดภายในตัวเลือกที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น เมื่อกรองเมืองหลวง ระบบอาจระบุผิดว่า Madrid เป็นเมืองหลวงของฝรั่งเศสแทนที่จะเป็น Paris แม้ว่าทั้งสองเมืองจะอยู่ในอาร์เรย์อินพุต ไลบรารีป้องกันการตอบสนองที่แต่งขึ้น แต่ไม่ได้ป้องกันการเลือกที่ผิด
วิธีการป้องกันการหลอนลวง:
- ตรวจสอบว่ารายการที่เลือกมีอยู่จริงในอาร์เรย์อินพุตต้นฉบับ
- กรองคำตอบที่ไม่ตรงกับองค์ประกอบอินพุตออก
- ไม่ได้ป้องกันการเลือกที่ไม่ถูกต้องภายในตัวเลือกที่ถูกต้อง
- จำกัดอยู่ที่การตรวจสอบเซ็ตย่อยมากกว่าการตรวจสอบความถูกต้อง
การเปรียบเทียบกับโซลูชันที่มีอยู่
นักพัฒนายังตั้งคำถามว่า Incant แตกต่างจากแนวทางการเรียกฟังก์ชันที่มีอยู่แล้วที่เสนอโดยผู้ให้บริการ AI รายใหญ่อย่าง Gemini ของ Google อย่างไร โซลูชันที่มีอยู่เหล่านี้ให้วิธีที่มีโครงสร้างในการจำกัดการตอบสนองของ AI โดยใช้ enum และคำจำกัดความประเภท แม้ว่า Incant จะทำให้กระบวนการรวมง่ายขึ้น แต่ดูเหมือนว่าจะให้ประโยชน์จำกัดเหนือทางเลือกที่พิสูจน์แล้วเหล่านี้ ในขณะที่แนะนำข้อเสียด้านประสิทธิภาพ
จุดดึงดูดหลักของไลบรารีดูเหมือนจะเป็นความเรียบง่ายสำหรับกรณีการใช้งานพื้นฐาน ทำให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มการกรองและการเลือกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเข้าใจ prompt engineering ที่ซับซ้อนหรือโปรโตคอลการเรียกฟังก์ชัน
แม้จะมีการวิพากษ์วิจารณ์ แต่ Incant แสดงถึงแนวทางที่น่าสนใจในการทำให้การรวม AI เข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนา อย่างไรก็ตาม ข้อเสนอแนะจากชุมชนแสดงให้เห็นว่าจำเป็นต้องมีการปรับปรุงที่สำคัญในประสิทธิภาพและการตรวจสอบความแม่นยำก่อนที่จะเหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชันการผลิตที่จริงจัง
อ้างอิง: incant