API为何是LLMs的终极工具的10个理由 | RAW Labs

API为何是大型语言模型（LLM）的终极工具的10个理由

API（应用程序编程接口）在实现不同软件系统之间无缝通信方面起着至关重要的作用。简单来说，API是一套规则和协议，允许一个软件应用程序与另一个软件程序交互，就像餐厅里的服务员在接单和上菜一样。这种交互可能涉及请求数据、执行操作或集成各种服务的功能。

大型语言模型（LLM），如 ChatGPT，是在大量文本数据上训练的高级人工智能（AI）系统，能够理解和生成类人语言。然而，为了让这些模型更加强大和相关，它们通常需要访问训练数据之外的最新和特定信息。这正是 API 发挥作用的地方。通过 API 将 LLM 连接到实时结构化数据，企业可以确保其 AI 模型提供准确且最新的响应，以满足独特的业务需求。

API如何增强LLM的能力

1. 提供实时数据访问

LLM 在处理大量文本方面表现出色，但它们的知识仅限于训练时的数据，这意味着它们可能会提供过时的信息。通过 API，LLM 可以直接访问实时数据，无论是来自数据库、云系统还是实时 Web 服务。与 RAG（检索增强生成）不同，后者将静态数据加载到向量数据库中（加载时可能会过期），API 确保 LLM 始终与最新的信息保持同步。

2. 内置安全控制

API 提供了强大的安全机制，例如访问限制，确保只有授权用户才能访问特定数据。无论是敏感的财务记录还是专有算法，API 都能有效保护这些信息，避免意外泄露。而 RAG 或微调方法可能会将敏感数据嵌入到 LLM 的内存中，增加数据泄露的风险。API 通过灵活的权限设置，确保数据在必要时才被访问。

3. 灵活性与可控性

API 就像一个控制面板，用户可以随时启用或禁用它们。如果某个 API 不再需要，只需简单地将其移除即可，不会对系统造成任何影响。而 RAG 一旦加载数据，便难以移除；微调更是需要重新训练模型才能删除嵌入的数据。相比之下，API 提供了更高的灵活性和控制力。

4. 高效处理大规模数据

无论是小型数据集还是大型数据湖，API 都能轻松扩展。它允许 LLM 查询大型结构化数据集，而无需复杂的 ETL（提取、转换、加载）管道。相比之下，RAG 需要将数据存储在预先构建的向量数据库中，可能会遇到性能瓶颈。而 API 则直接将 LLM 连接到数据源，无论是云服务、数据库还是遗留系统。

5. 避免昂贵的微调

微调 LLM 通常需要大量的数据集和计算资源，既昂贵又耗时。而通过 API，LLM 可以利用其自然语言理解能力直接查询实时数据，从而避免了频繁微调的需求。这种方法不仅节省了成本，还提高了效率。

6. 保留数据上下文

当数据通过 RAG 或其他 ETL 方法加载时，通常会丢失重要的上下文信息，例如数据的来源、时间和收集者。而 API 能够保留这些元数据，确保 LLM 能正确解释数据，并在回答问题时提供更有意义的背景信息。

7. 精确控制数据查询

API 允许用户对数据查询方式进行精细控制，例如设置参数、过滤器和限制条件，以确保只检索最相关的数据。这种能力减少了噪音并提高了性能。而使用 RAG 等技术时，LLM 有时会生成过于宽泛或不相关的查询。通过 API，用户可以引导 LLM 专注于关键数据。

8. 减少代码生成错误

当 LLM 试图生成 SQL 查询或其他代码时，可能会出现语法错误、上下文缺失甚至安全漏洞。而 API 减轻了 LLM 的负担，模型只需调用 API 即可完成任务，从而使整个过程更加快捷、安全和高效。

9. 连接结构化与非结构化数据

LLM 在处理非结构化数据（如文档和聊天记录）方面表现优异，但在处理结构化数据（如数据库和电子表格）时可能会遇到困难。API 充当了桥梁，允许 LLM 访问结构化数据，同时保留其在非结构化数据处理上的优势。这种结合使得 LLM 能够充分利用企业的所有数据资源。

10. 提供最佳的可扩展性与灵活性

使用 API 增强 LLM 是提供实时、安全和准确数据的最有效方法，同时也是最具可扩展性和灵活性的方法。在当今快速变化的世界中，API 提供了控制、安全和可用性的完美平衡，使 LLM 能够充分发挥潜力，处理结构化和非结构化数据，并以零妥协的方式提供深刻洞见。

通过 API 将 LLM 与实时数据连接，不仅提升了模型的准确性和实用性，还为企业提供了更高的灵活性和安全性。在未来，API 将继续作为 LLM 的关键工具，推动人工智能技术的进一步发展。

原文链接: https://www.raw-labs.com/blog/10-reasons-why-apis-are-the-ultimate-tool-for-supercharging-llms