Sebuah perpustakaan JavaScript baharu yang dipanggil Incant berjanji untuk menambah sihir kepada kod dengan menyediakan integrasi model bahasa yang selamat, tetapi pembangun membangkitkan kebimbangan tentang dakwaan kecekapan dan jaminan bebas halusinasi. Perpustakaan ini menawarkan fungsi mudah untuk menapis tatasusunan dan memilih item menggunakan gesaan bahasa semula jadi, menyasarkan pembangun yang ingin mengintegrasikan keupayaan AI tanpa persediaan yang kompleks.
Ciri-ciri Utama Perpustakaan Incant:
- createSelector: Fungsi untuk memilih item daripada tatasusunan menggunakan bahasa semula jadi
- createFilter: Fungsi untuk menapis tatasusunan berdasarkan kriteria teks
- Keselamatan Jenis: Menjamin output sepadan dengan jenis tatasusunan input
- Integrasi Persekitaran: Secara automatik membaca kunci API daripada pembolehubah persekitaran
Kebimbangan Kecekapan Mendominasi Perbincangan
Kritikan paling ketara tertumpu pada pendekatan Incant dalam memproses data. Untuk operasi penapisan, perpustakaan ini menjalankan gesaan berasingan untuk setiap item tatasusunan dan bukannya memprosesnya bersama-sama. Ini bermakna menapis senarai 100 nama akan mencetuskan 100 panggilan API individu kepada penyedia model bahasa. Pembangun menunjukkan reka bentuk ini menjadikan perpustakaan tidak praktikal untuk kegunaan pengeluaran, terutamanya apabila berurusan dengan set data yang lebih besar atau aplikasi yang sensitif kos.
Pendekatan yang tidak cekap ini juga menimbulkan persoalan tentang had kadar API dan masa respons, kerana berbilang panggilan berturut-turut boleh memperlahankan aplikasi dengan ketara berbanding alternatif pemprosesan kelompok.
Had Prestasi:
- Menjalankan N gesaan berasingan untuk menapis N item
- Setiap elemen tatasusunan mencetuskan panggilan API individu
- Tiada pengoptimuman pemprosesan kelompok
- Isu pengehadan kadar yang berpotensi dengan set data yang besar
Dakwaan Bebas Halusinasi Diserang
Incant memasarkan dirinya sebagai pencegah halusinasi AI dengan menjamin output adalah subset data input. Walau bagaimanapun, analisis komuniti mendedahkan perlindungan ini agak terhad. Perpustakaan hanya mengesahkan bahawa item yang dipilih wujud dalam tatasusunan asal dan menapis respons yang tidak sepadan dengan elemen input.
Halusinasi AI adalah sebarang respons yang mengandungi maklumat palsu atau mengelirukan yang dipersembahkan sebagai fakta. Jadi jawapan yang salah adalah halusinasi.
Pengesahan ini tidak menghalang AI daripada membuat pilihan yang salah dalam pilihan yang tersedia. Sebagai contoh, apabila menapis bandar ibu negara, sistem mungkin salah mengenal pasti Madrid sebagai ibu negara Perancis dan bukannya Paris, walaupun kedua-dua bandar berada dalam tatasusunan input. Perpustakaan menghalang respons yang direka-reka tetapi bukan pilihan yang salah.
Kaedah Pencegahan Halusinasi:
- Mengesahkan item yang dipilih wujud dalam tatasusunan input asal
- Menapis respons yang tidak sepadan dengan elemen input
- Tidak menghalang pemilihan yang salah dalam pilihan yang sah
- Terhad kepada pengesahan subset dan bukannya pemeriksaan ketepatan
Perbandingan dengan Penyelesaian Sedia Ada
Pembangun juga mempersoalkan bagaimana Incant berbeza daripada pendekatan panggilan fungsi yang telah ditetapkan yang ditawarkan oleh penyedia AI utama seperti Gemini Google. Penyelesaian sedia ada ini menyediakan cara berstruktur untuk mengekang respons AI menggunakan enum dan definisi jenis. Walaupun Incant memudahkan proses integrasi, ia nampaknya menawarkan kelebihan terhad berbanding alternatif yang terbukti ini sambil memperkenalkan kelemahan prestasi.
Daya tarikan utama perpustakaan nampaknya adalah kesederhanaannya untuk kes penggunaan asas, membolehkan pembangun dengan cepat menambah penapisan dan pemilihan berkuasa AI tanpa memahami kejuruteraan gesaan yang kompleks atau protokol panggilan fungsi.
Walaupun terdapat kritikan, Incant mewakili pendekatan yang menarik untuk menjadikan integrasi AI lebih mudah diakses oleh pembangun. Walau bagaimanapun, maklum balas komuniti mencadangkan penambahbaikan ketara dalam kecekapan dan pengesahan ketepatan diperlukan sebelum ia menjadi sesuai untuk aplikasi pengeluaran yang serius.
Rujukan: incant