وضاحت کریں کہ کس طرح نئی ٹیکنالوجیز، جیسے LLMs اور ChatGPT، مستقبل میں ایپلیکیشن پروگرامنگ انٹرفیس (APIs) میں انقلاب برپا کر سکتی ہیں۔ ایک مثال فراہم کریں کہ یہ APIs کیسے کام کر سکتے ہیں۔
-
بچپن میں، مجھے جیٹسنز دیکھنا پسند تھا۔ جیسے جیسے میں بڑا ہوا اور سافٹ ویئر لکھنا اور سسٹمز کے لیے آرکیٹیکچر بنانا اور لاگو کرنا ختم کیا، میں نے سوچا کہ میں وہ دن کبھی نہیں دیکھوں گا جب جیٹسنز جیسا کچن ممکن ہو گا۔  GPT (ChatGPT، وغیرہ) نے میرا خیال بدل دیا ہے۔   معاہدہ کی ذمہ داریاں  بطور معمار، آپ کو ایک وکیل کی طرح سوچنے کی ضرورت ہے۔ آپ نظاموں یا اجزاء کے درمیان معاہدوں (APIs) کی وضاحت کرتے ہیں۔ آپ غلط استعمال یا غلط استعمال کے لیے ان APIs کی نگرانی کرتے ہیں۔   میں ان معاہدوں کی وضاحت کے لیے سویگر ایڈیٹر کا استعمال کروں گا، اور میں ماک اپس میں مضمر تعاملات سے مماثل APIs لکھوں گا۔ میں ٹیم کے ساتھ ڈیزائن کی جانچ کروں گا، میں یہ دیکھنے کے لیے منظرناموں پر چلوں گا کہ آیا API استعمال کے معاملے میں فٹ ہو گا اور کارکردگی کی رکاوٹوں کو متعارف نہیں کرائے گا، اور میں سفر کے دوران جتنا ممکن ہو سکا خودکار بناؤں گا۔   میں اسے پہلی بار درست کرنے کے لیے بہت محتاط تھا۔ یہ پہلی بار کبھی بھی کامل نہیں تھا۔ لہذا، مجھے اس بات پر بھی غور کرنا پڑا کہ باقی سسٹم پر لاگت/اثر کو کم کرتے ہوئے API کس طرح تیار ہو سکتا ہے۔ API، ایک بار تعینات ہونے کے بعد، وہ چیز بن جائے گی جس کی میں حفاظت کروں گا، جیسے ایک ایماندار سیاستدان #usconstitution کی حفاظت کرتا ہے۔ ٹیم کو کسی بھی تبدیلی سے محتاط رہنا پڑا جس نے API کو متاثر کیا۔   API میش... مزید API میس کی طرح!  APIs APIs پر انحصار کرتے ہیں جو زیادہ APIs اور لائبریریوں پر انحصار کرتے ہیں۔ ایک بار جب کوئی نظام کافی بڑا ہو جاتا ہے، تو وہ پیچیدگی ایک رکاوٹ بن جاتی ہے۔ چھوٹی تبدیلیاں بہت بڑا اثر ڈال سکتی ہیں۔ کچھ نقطہ نظر (جیسے فیڈریٹڈ #GraphQL) اس پیچیدگی کو اچھی طرح سے منظم کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ لیکن اس میں اب بھی ایک API شامل ہے جس کے تحت بہت زیادہ نزاکت موجود ہوسکتی ہے۔ # چست ہو یا نہیں، APIs کا ایک پیچیدہ ویب تیار کرنا پیچیدہ ہے، خصوصی مہارتوں کی ضرورت ہے، اور غیر متوقع چیلنجوں سے بھرا ہوا ہے۔   باورچی خانے کی بات چیت، چیٹ جی پی ٹی طرز کی  جیٹسنز کے باورچی خانے میں متعدد سسٹمز شامل ہیں، ہر ایک مختلف حصوں، سینسرز، ہارڈویئر، ان پٹس اور آؤٹ پٹس پر مشتمل ہے۔ باورچی خانے میں آزاد نظاموں کے درمیان تعامل کی پیچیدگی کو مدنظر رکھتے ہوئے، یہ حقیقت کہ Jetsons کے باورچی خانے کے اجزاء مختلف وینڈرز یا مینوفیکچررز سے آئیں گے، روایتی API ڈیزائن اس وژن کو پورا نہیں کر سکے گا۔ عملی نہیں، بالکل بھی۔   اب، آئیے APIs اور Jetsons کے باورچی خانے، #chatgpt -style کے بارے میں سوچتے ہیں۔   آئیے اسے سادہ رکھیں: پیزا۔ آپ (یا آپ کا روبوٹ) شروع سے پیزا بناتے ہیں۔   تندور ریفریجریٹر سے پوچھتا ہے: "میں دیکھ رہا ہوں کہ ہمارے پاس پیزا ہے۔ کیا آپ مجھے بتا سکتے ہیں کہ کیا یہ کم نمی والا موزاریلا ہے؟"   ریفریجریٹر: "یہ تو موزریلا بھی نہیں ہے۔ اس پیزا میں Muenster پنیر ہونا ضروری ہے کیونکہ میرے پاس بس اتنا ہی ہے۔ اور انسان نے 30 منٹ پہلے کچھ مواد ہٹا دیا تھا، اس لیے اس پیزا پر Muenster پنیر کا امکان کافی زیادہ ہے۔"   باورچی خانے سے ایک سینسر جس کی آنکھیں پورے کمرے میں ہیں اس وقت اندر کی آواز آتی ہے۔ سینسر: "خبردار کہ اس پیزا کی کرسٹ گوبھی سے بنی ہے۔ میں پنیر کی قسم کے حوالے سے ویڈیو سینسر کے جائزے سے متفق ہوں۔ حال ہی میں باورچی خانے میں کوئی نیا پنیر نہیں آیا۔"   تندور: "مجھے کچھ اور معلوم ہونا چاہئے؟"   سینسر: "آٹے کا درجہ حرارت 47F ہے۔ یہ کمرے کے درجہ حرارت پر آٹا استعمال کرنے کے ماہر شیف کے اتفاق سے ٹھنڈا ہے۔"   تندور: "زبردست۔ مجھے معلوم ہے کہ کیا کرنا ہے۔ چونکہ آٹا ٹھنڈا ہے، اس لیے میں نسخہ بتائے گئے درجہ حرارت سے تھوڑا کم درجہ حرارت کے ساتھ کھانا پکانا شروع کروں گا۔ پھر میں نیچے والے عنصر کے درجہ حرارت کو بڑھاؤں گا تاکہ ایک عمدہ کرسپ کرسٹ فراہم ہو سکے۔ میں نمی پر گہری نظر رکھوں گا اور نمی کی کسی بھی ناپسندیدہ سطح کو کم کرنے کے لیے کنویکشن کا استعمال کر سکتا ہوں۔"   وہ API کہاں ہے جو آزاد نظاموں کو معاہدہ کے ساتھ پابند کرتا ہے؟ APIs ختم نہیں ہوئے ہیں۔ مثال کے طور پر، اوون کے دماغ میں متعدد APIs ہوں گے (مثلاً درجہ حرارت کنٹرولرز اور سینسر وغیرہ کے ساتھ تعامل کے لیے)۔ یہاں کلیدی بات یہ ہے کہ سسٹمز کے درمیان انٹرفیس اب ایک مقررہ، سخت API نہیں ہے۔ کوئی طریقہ دستخط نہیں، کوئی راستہ نہیں، کوئی پے لوڈ کی وضاحتیں نہیں۔ اس کے بجائے، حواس اور صلاحیتوں سے متعلق گفتگو۔   کیا "دماغ"؟  Kence Anderson کی کتاب Designing Autonomous AI اچھی طرح سے بیان کرتی ہے کہ کس طرح ایک پیچیدہ نظام کو متعدد آزاد "دماغ" میں تحلیل کیا جا سکتا ہے۔ ہر دماغ، اس کی کتاب میں، آزادانہ طور پر ترقی یافتہ اور بہتر ہو سکتا ہے، انسانی رہنمائی کے ساتھ #datascience، #machinelearning اور #dataengineering کے ساتھ شادی کی جا سکتی ہے۔   کیا کھانا پکانا ہے؟  میں مستقبل کے بارے میں پرجوش ہوں۔ APIs کے حوالے سے معمار پیچیدہ نظام کے ڈیزائن پر کس طرح نظر ثانی کرتے ہیں، میری رائے میں، وہ چیز ہے جو ناگزیر ہے۔ اور، ایک شوقیہ پیزا بنانے والے کے طور پر، میری ذائقہ کی کلیاں اس دن پانی بھر رہی ہیں جس دن مجھے ایک اور بھی بہتر #detroitpizza بنانے کے لیے GPT کی مدد ملتی ہے۔