Một thư viện JavaScript mới có tên Incant hứa hẹn sẽ thêm các phép thuật vào code bằng cách cung cấp tích hợp mô hình ngôn ngữ an toàn, nhưng các nhà phát triển đang nêu lên những lo ngại về các tuyên bố hiệu quả và đảm bảo không ảo giác của nó. Thư viện này cung cấp các hàm đơn giản để lọc mảng và chọn các mục bằng cách sử dụng các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên, nhắm đến các nhà phát triển muốn tích hợp khả năng AI mà không cần thiết lập phức tạp.
Các tính năng chính của thư viện Incant:
- createSelector: Hàm để chọn các phần tử từ mảng bằng ngôn ngữ tự nhiên
- createFilter: Hàm để lọc mảng dựa trên tiêu chí văn bản
- Đảm bảo kiểu dữ liệu: Đảm bảo đầu ra khớp với kiểu dữ liệu của mảng đầu vào
- Tích hợp môi trường: Tự động đọc các API key từ biến môi trường
Lo ngại về hiệu quả chiếm ưu thế trong thảo luận
Những chỉ trích quan trọng nhất tập trung vào cách tiếp cận xử lý dữ liệu của Incant. Đối với các hoạt động lọc, thư viện chạy các lời nhắc riêng biệt cho từng mục mảng thay vì xử lý chúng cùng nhau. Điều này có nghĩa là việc lọc một danh sách 100 tên sẽ kích hoạt 100 lời gọi API riêng lẻ đến nhà cung cấp mô hình ngôn ngữ. Các nhà phát triển chỉ ra rằng thiết kế này khiến thư viện trở nên không thực tế cho việc sử dụng trong sản xuất, đặc biệt khi xử lý các tập dữ liệu lớn hơn hoặc các ứng dụng nhạy cảm về chi phí.
Cách tiếp cận không hiệu quả này cũng đặt ra câu hỏi về giới hạn tốc độ API và thời gian phản hồi, vì nhiều lời gọi tuần tự có thể làm chậm đáng kể các ứng dụng so với các giải pháp xử lý hàng loạt thay thế.
Hạn chế về hiệu suất:
- Chạy N lời nhắc riêng biệt để lọc N mục
- Mỗi phần tử mảng kích hoạt cuộc gọi API riêng lẻ
- Không có tối ưu hóa xử lý hàng loạt
- Có thể gặp vấn đề giới hạn tốc độ với các tập dữ liệu lớn
Những tuyên bố không ảo giác bị tấn công
Incant tự tiếp thị mình là ngăn chặn ảo giác AI bằng cách đảm bảo đầu ra là tập con của dữ liệu đầu vào. Tuy nhiên, phân tích cộng đồng cho thấy sự bảo vệ này khá hạn chế. Thư viện chỉ đơn giản xác thực rằng các mục được chọn tồn tại trong mảng gốc và lọc ra các phản hồi không khớp với các phần tử đầu vào.
Ảo giác AI là bất kỳ phản hồi nào chứa thông tin sai lệch hoặc gây hiểu lầm được trình bày như sự thật. Vì vậy, một câu trả lời sai là một ảo giác.
Việc xác thực này không ngăn chặn AI đưa ra những lựa chọn không chính xác trong các tùy chọn có sẵn. Ví dụ, khi lọc các thủ đô, hệ thống có thể xác định sai Madrid là thủ đô của Pháp thay vì Paris, mặc dù cả hai thành phố đều có trong mảng đầu vào. Thư viện ngăn chặn các phản hồi bịa đặt nhưng không ngăn chặn các lựa chọn sai.
Phương pháp Ngăn chặn Ảo giác:
- Xác thực các mục được chọn có tồn tại trong mảng đầu vào gốc
- Lọc bỏ các phản hồi không khớp với các phần tử đầu vào
- Không ngăn chặn việc lựa chọn sai trong các tùy chọn hợp lệ
- Chỉ giới hạn ở việc xác thực tập con thay vì kiểm tra độ chính xác
So sánh với các giải pháp hiện có
Các nhà phát triển cũng đặt câu hỏi về cách Incant khác biệt so với các cách tiếp cận gọi hàm đã được thiết lập do các nhà cung cấp AI lớn như Gemini của Google cung cấp. Những giải pháp hiện có này cung cấp các cách có cấu trúc để hạn chế phản hồi AI bằng cách sử dụng enum và định nghĩa kiểu. Trong khi Incant đơn giản hóa quá trình tích hợp, nó dường như cung cấp lợi thế hạn chế so với những giải pháp thay thế đã được chứng minh này trong khi giới thiệu những nhược điểm về hiệu suất.
Sức hấp dẫn chính của thư viện dường như là sự đơn giản của nó cho các trường hợp sử dụng cơ bản, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng thêm lọc và lựa chọn được hỗ trợ bởi AI mà không cần hiểu kỹ thuật prompt phức tạp hoặc các giao thức gọi hàm.
Bất chấp những chỉ trích, Incant đại diện cho một cách tiếp cận thú vị để làm cho việc tích hợp AI trở nên dễ tiếp cận hơn với các nhà phát triển. Tuy nhiên, phản hồi của cộng đồng cho thấy những cải tiến đáng kể về hiệu quả và xác thực độ chính xác sẽ cần thiết trước khi nó trở nên phù hợp cho các ứng dụng sản xuất nghiêm túc.
Tham khảo: incant