Как интегрировать ИИ в приложения по шагам (+ идеи функций)

Кратко: интеграция ИИ в приложение означает подключение к внешним моделям ИИ через плагины или API для реализации таких возможностей, как разговорный ИИ, генерация контента, персонализация, обработка речи, анализ тональности, анализ данных и распознавание изображений — без необходимости создавать модели самостоятельно. Процесс состоит из шести шагов: определение проблемы пользователя, сбор необходимых входных данных, подключение к нужным моделям ИИ, настройка потока ответов в приложении, создание пользовательского интерфейса и тщательное тестирование, включая настройки безопасности.

Если вы пользовались инструментами ИИ, то знаете, на что они способны. Теперь вы хотите внедрить эти возможности в собственное приложение, но не уверены, с чего начать.

Именно для этого и создано данное руководство. Интеграция ИИ в приложение не означает создание модели с нуля или наем команды специалистов по машинному обучению. Это означает подключение вашего приложения к уже существующим сервисам ИИ — таким как OpenAI или Anthropic, — чтобы ваши пользователи могли генерировать контент, получать ответы, анализировать данные или взаимодействовать с вашим продуктом способами, которые раньше были невозможны.

Это руководство проведет вас через весь процесс: как определить подходящую функцию ИИ для ваших пользователей, какие входные данные собирать и как их структурировать, как подключиться к модели ИИ через плагин или API, как настроить рабочие процессы для отправки данных и обработки ответов, как выстроить вокруг этого UX и что нужно протестировать (включая безопасность) перед запуском.

Что означает интеграция ИИ для вашего приложения

Интеграция ИИ в ваше приложение означает подключение вашего программного обеспечения к моделям ИИ — таким как OpenAI или Anthropic, — чтобы оно могло выполнять задачи, обычно требующие человеческого мышления: понимание естественного языка, распознавание изображений, генерация контента или принятие прогнозных решений. Вы не создаете ИИ самостоятельно; вы отправляете пользовательские данные (текстовый запрос, изображение, набор данных) из вашего приложения во внешний сервис ИИ через API, а ИИ обрабатывает их и возвращает ответ, который ваше приложение может отобразить или использовать в работе.

В результате получается приложение, которое делает больше, чем просто хранит и отображает данные. Оно может реагировать, адаптироваться и действовать, поэтому интеграция ИИ становится все более важным конкурентным преимуществом, а в некоторых категориях — ожиданием пользователей.

Зачем интегрировать ИИ в ваше приложение

Когда вы интегрируете ИИ в свое приложение, вы фундаментально меняете то, что оно может предложить пользователям. Вот как это выглядит на практике:

• Повышение вовлеченности пользователей. Персонализация на базе ИИ помогает приложениям со временем становиться более актуальными, адаптируя рекомендации или контент к поведению пользователя. Система рекомендаций, которая учится на поведении, может создать привязанность, с которой статичные функции не могут сравниться.
• Снижение операционной нагрузки. Позвольте чат-ботам отвечать на вопросы службы поддержки, пока вы спите. Замените часы ручного составления отчетов автоматизированным анализом. Превратите повторяющиеся задачи в интеллектуальные рабочие процессы, которые выполняются сами собой.
• Конкурентное преимущество. Функции, которые казались невозможными еще несколько лет назад — перевод в реальном времени, интеллектуальный поиск, создание пользовательского контента, — теперь доступны любому разработчику, готовому их интегрировать.
• Новые возможности получения дохода. Функции ИИ могут стать основой для премиальных тарифных планов или открыть новые линейки продуктов, если они приносят пользователям четкую, дифференцированную ценность.

В разделах ниже рассматриваются самые популярные способы внедрения ИИ в приложения: от разговорных функций и анализа данных до полностью автономных агентов.

Разговорный ИИ

ИИ-чат-боты, голосовые помощники и другие формы разговорного ИИ стали мейнстримом. Используйте разговорный ИИ для:

• Голосовых помощников или голосовой диктовки, которые позволяют пользователям взаимодействовать с приложением без помощи рук, что особенно ценно для мобильных интерфейсов или обеспечения доступности.
• Чат-ботов службы поддержки, которые мгновенно отвечают на распространенные вопросы, сокращая объем обращений и улучшая время отклика.
• Чат-ботов и поиска по базе знаний, которые помогают пользователям находить ответы в вашей документации, не пролистывая страницы контента.
• Интерактивного обучения или помощников по онбордингу, которые знакомят новых пользователей с функциями приложения в формате диалога, а не через статичные руководства.

Такие компании, как My AskAI, уже создали ИИ-агентов на Bubble. В их случае ИИ-агент помогает командам поддержки отвечать на вопросы на основе баз знаний и предоставлять интерактивную помощь по нескольким каналам. Два соучредителя управляют всем процессом без дополнительного персонала, поддерживая более 40 000 зарегистрированных пользователей.

Генерация пользовательского контента

Генеративный ИИ может стать встроенным инструментом для создания пользователями собственного контента.

Faceless.video делает именно это, помогая пользователям создавать, редактировать и планировать короткие видео с помощью ИИ-агентов — все в одном месте:

• Генерация изображений для социальных сетей или другого онлайн-контента на основе статьи в блоге или идеи, что избавляет от необходимости использовать стоковые фото или обладать навыками дизайна.
• Создание контента на основе другого контента, например, превращение длинных статей в посты для соцсетей или преобразование транскриптов вебинаров в статьи для блога.
• Генерация резюме встреч или транскриптов, которые фиксируют ключевые решения и задачи без необходимости делать заметки вручную.

Персонализация пользовательского опыта и рекомендации ИИ

ИИ персонализирует опыт, объединяя общие закономерности данных с индивидуальными потребностями пользователей. Вы можете использовать ИИ для создания таких функций, как:

• Рекомендации продуктов на основе поведения пользователей, предпочтений и опросов — представьте предложения в стиле Netflix, которые улучшаются по мере взаимодействия пользователя с вашим приложением.
• Индивидуальные пути обучения, адаптированные под вводные данные пользователя, которые меняют сложность и контент в зависимости от скорости прогресса.
• Персонализированные потоки онбординга, основанные на уровне опыта, которые пропускают основы для продвинутых пользователей, предоставляя дополнительные инструкции для новичков.
• Целевые электронные письма и уведомления, основанные на предпочтениях пользователей, которые повышают вовлеченность за счет показа релевантного контента в нужное время.

ИИ: преобразование речи в текст (и текста в речь)

Преобразование речи в текст стало мейнстримом. Инструменты вроде Whisper, AssemblyAI и функции транскрипции, встроенные в большинство платформ ИИ, сделали точную обработку голоса широко доступной, и пользователи все чаще ожидают этого. Вы можете полчаса надиктовывать мысли ИИ-инструменту и получить полную расшифровку, а также список задач, посты для соцсетей и электронное письмо.

Преобразование речи в текст (и текста в речь) — это больше, чем просто транскрипция. Вы можете использовать его для:

• Дополнительных аудиоопций для вашего приложения. Функции преобразования текста в речь дают пользователям еще один способ потребления контента, хотя доступность также следует проверять на соответствие установленным стандартам и поведению программ чтения с экрана.
• Голосового ввода, чтобы пользователи могли добавлять контент в свой аккаунт без печати, что особенно полезно в мобильных приложениях, где ввод текста затруднен.
• Голосового поиска или голосовых помощников, которые помогают пользователям быстрее перемещаться по приложению, что особенно полезно для сложных приложений с множеством функций.
• Аудиовоспроизведения для пользователей, которые предпочитают слушать — например, позволяя пользователям прослушивать длинную статью как «подкаст» вместо того, чтобы читать ее на телефоне.

VoicePen AI — отличный пример приложения на Bubble, построенного вокруг функциональности ИИ. Оно позволяет пользователям загружать или записывать аудио, видео или голосовые заметки. ИИ преобразует их в письменный текст, транскрипты, заметки, резюме и посты для блогов, используя обработку естественного языка и генеративный ИИ.

Анализ тональности и распознавание эмоций

ИИ может обнаруживать и прогнозировать эмоции и тональность в сообщениях пользователей. Это помогает чат-ботам распознавать, когда разговор становится напряженным, чтобы затем отреагировать соответствующим образом или, при необходимости, переключить пользователя на человека.

Анализ тональности часто используется для следующих целей:

• Адаптация тона или ответов чат-бота в зависимости от эмоций пользователя, например, переключение разговора на квалифицированного специалиста службы поддержки при обнаружении разочарования.
• Помощь пользователям в отслеживании своего настроения и эмоций в приложениях для ведения дневника или поддержания здоровья, предоставляя аналитику с течением времени.
• Рекомендация подходящего контента на основе проанализированного настроения или эмоций — приложение для медитации может предлагать успокаивающий контент при обнаружении стресса.
• Предоставление персонализированной поддержки или коучинга для сложных разговоров, тренингов по лидерству или сценариев личностного роста.

ИИ-продукт Cai от EZRA — отличный пример для коучинга. Cai — это ИИ-помощник для коучинга, который поддерживает рефлексию, подготовку к сессиям и ролевые игры, помогая менеджерам развивать более сильные лидерские навыки.

Cai разыгрывает сложные разговоры и предоставляет обратную связь, чтобы менеджеры могли научиться более эффективно справляться с трудными ситуациями в будущем.

Сбор и анализ данных

Ручная сортировка данных требует времени. ИИ-инструменты могут анализировать множество наборов данных быстрее, чем при ручной проверке, в зависимости от объема данных, модели и рабочего процесса.

Платформы, созданные на Bubble, такие как Formula Bot, уже доказали, насколько революционным может быть ИИ. Formula Bot помогает пользователям создавать и объяснять формулы Excel, а также анализировать данные с помощью запросов на естественном языке; сторонние источники также упоминают генерацию SQL-запросов. Пользователи загружают данные и получают мгновенный анализ на базе ИИ. Приложение уже масштабировалось до более чем 1 миллиона пользователей.

Добавление анализа данных в ваше приложение может включать множество функций, таких как:

• Парсинг веб-сайтов для мониторинга отзывов, упоминаний в социальных сетях, колебаний цен и многого другого — полезно для конкурентной разведки или управления репутацией.
• Маркировка или подготовка данных для очистки некачественных данных с целью улучшения анализа, что экономит часы ручного ввода данных.
• Обобщение пользовательских данных в полезные дашборды или графики, которые выявляют инсайты, не требуя от пользователей изучения «сырых» цифр.
• Выявление тенденций в поведении или потребностях пользователей с течением времени и предоставление на их основе персонализированных инсайтов.
• Выявление необычных тенденций или выбросов во внутренних данных для обнаружения потенциального мошенничества или аномалий, требующих расследования.

Анализ и обработка изображений и видео

Функции ИИ для работы с изображениями и видео могут поддерживать пользователей во всех видах создания и редактирования контента. Например:

• Редактирование фото и видео — мгновенное удаление фона или нарезка длинного видео на короткие клипы для социальных сетей без навыков ручного монтажа.
• Поиск по изображениям или распознавание лиц для расширенного поиска или организации больших библиотек фотографий, помогая пользователям быстро находить конкретные изображения.
• Выявление аномалий на изображениях или поддержка рабочих процессов модерации. Компьютерное зрение может помочь идентифицировать потенциально проблемные изображения, хотя обнаружение дипфейков требует специализированных инструментов и тщательной проверки.
• Автоматическое тегирование или создание подписей к фотографиям на основе их содержимого для организации, SEO или обеспечения доступности.

Анализ документов

Подобно анализу изображений, анализ документов использует интеграцию ИИ для «чтения» и анализа текста в документах. Это может иметь множество применений, таких как:

• Расширенные функции поиска, особенно для поиска текста на изображениях или отсканированных документах, которые традиционный поиск не может проиндексировать.
• Автоматический перевод документов и текста, который делает контент доступным для пользователей на нескольких языках без ручного перевода.
• Обобщение контента, при котором длинные документы сокращаются до более коротких форм — например, превращение поста в блоге в посты для социальных сетей.
• Создание пользовательской базы знаний, которая позволяет людям находить ответы из высокорелевантных или даже проприетарных источников.

ИИ-приложение ELMR-T от NuShift — отличный пример. Оно агрегирует и систематизирует критически важные файлы организации, обрабатывает их с помощью ИИ и поддерживает интеллектуальный поиск, чтобы пользователи могли быстро получить доступ к нужному документу.

NuShift создала фронтенд ELMR-T на Bubble за долю времени, которое потребовалось бы при традиционном кодировании. Поскольку все визуально, они могут поддерживать и обновлять приложение, не завися от разработчиков при каждом изменении.

ИИ-агенты

ИИ-агенты объединяют несколько действий ИИ для автоматического выполнения более длительных и сложных задач. Вспомните функцию «Глубокий поиск» (Deep Research) в ChatGPT: она рассуждает над проблемами, извлекает информацию из нескольких источников и создает отчеты без вашего участия на каждом этапе. ИИ-агенты создают поистине безграничные возможности для функций, таких как:

• Агент-помощник по покупкам, который позволяет пользователям описывать то, что они ищут, чат-боту, который анализирует их потребности и каталоги товаров, чтобы порекомендовать лучшие варианты.
• Ассистент по исследованиям, который регулярно собирает рыночные данные, анализирует их и предоставляет сводные отчеты вашей команде без ручных запросов.
• Личный помощник, который просматривает ваш список дел, организует календарь с учетом приоритетов и отправляет вам ежедневный план действий.

Odyseek — впечатляющий пример. Odyseek позиционирует себя как ИИ-агент по карьере, который помогает пользователям сформулировать свою профессиональную историю и улучшить материалы для поиска работы (резюме, сопроводительные письма и письма после собеседования), становясь умнее с каждым взаимодействием.

Как интегрировать ИИ в ваше приложение

Интеграция ИИ в ваше приложение требует предварительного планирования. Вот как подойти к этому в шесть этапов.

Хотите посмотреть пошаговое руководство? Этот мини-курс проведет вас через весь процесс в прямом эфире, чтобы вы могли следовать за ним при создании собственного приложения.

Этап 1: Начните с проблемы пользователя, затем определите функцию ИИ

Самая распространенная ошибка, которую совершают разработчики, — это начинать с возможности ИИ, которую они хотят использовать, а не с проблемы, которую им нужно решить. Начните с определения «болевых точек» в рабочих процессах ваших пользователей — задач, которые отнимают время, поисков, которые не дают полезных результатов, отчетов, которые кто-то должен составлять вручную. Как только вы поймете проблему, вы сможете точно определить, как ИИ ее решит.

Четко определите, что будет представлять собой функция ИИ, включая то, что будет делать пользователь, что будет делать ИИ, какие данные или вводные данные будут предоставлены (и кем), и чего достигнет пользователь.

Например:

• Я хочу автоматически генерировать подписи, описывающие изображения, загруженные пользователем.
• Я хочу, чтобы чат-бот читал добавленные пользователем учебные материалы и отвечал на вопросы пользователей на их основе.
• Я хочу, чтобы ИИ-агент помогал пользователям практиковаться в сложных разговорах через текстовый чат.

У нас есть примеры и идеи в разделе выше, так что прокрутите вверх, если вы застряли.

Этап 2: Создайте и соберите необходимые входные данные

Определите, какие пользовательские данные необходимы ИИ для работы функции. Для предыдущих примеров это может быть:

• Я хочу автоматически генерировать подписи к изображениям, загруженным пользователями. → Изображения, загруженные пользователями
• Я хочу, чтобы чат-бот читал добавленные пользователем учебные материалы и отвечал на вопросы на их основе. → Учебные материалы, загруженные пользователями (текстовые документы, изображения, презентации, видео)
• Я хочу, чтобы ИИ-агент помогал пользователям практиковаться в сложных разговорах через текстовый чат. → Пользовательские запросы

Более сложные функции обычно требуют больше данных, поэтому убедитесь, что то, что вам нужно, действительно можно создать и собрать в вашем приложении. Визуальный редактор базы данных Bubble делает создание сложных структур данных простым и понятным. Bubble AI Agent (бета-версия) также может помочь: опишите, что вам нужно, простыми словами, и он создаст или изменит типы данных и поля за вас. Тем не менее, некоторые задачи все еще требуют ручной настройки — удаление типов данных, удаление полей из существующих типов данных, преобразование существующего поля в другой тип, создание или редактирование наборов опций, а также объединение генерации типов данных и рабочих процессов в одном запросе пока не поддерживаются Агентом.

Шаг 3: Определите и подключите нужные модели ИИ

Определите, какие модели ИИ подходят для ваших данных и задач. Для более сложных функций может потребоваться несколько моделей. Вернемся к нашим примерам:

• Я хочу автоматически генерировать подписи к изображениям, загруженным пользователями. → Компьютерное зрение (для распознавания изображения) и генеративный ИИ (для создания подписей)
• Я хочу, чтобы чат-бот читал добавленные пользователем учебные материалы и отвечал на вопросы на их основе. → Обработка естественного языка (для понимания вопросов и создания ответа) и компьютерное зрение (в зависимости от учебных материалов)
• Я хочу, чтобы ИИ-агент помогал пользователям практиковаться в сложных разговорах через текстовый чат. → Обработка естественного языка (для понимания вопросов и формирования ответа)

Создайте учетные записи в выбранных вами ИИ-сервисах. В Bubble это подключение можно настроить визуально с помощью API Connector — задайте аутентификацию, конечные точки, параметры и обработку ответов без написания кода, а затем используйте визуальный редактор и рабочие процессы, чтобы точно контролировать поведение функции. Готовые плагины — еще более быстрый путь для популярных ИИ-сервисов, они берут на себя большую часть конфигурации. Если специального плагина нет, API Connector работает с любым сервисом, предоставляющим совместимый API.

Bubble AI Agent также может предоставить рекомендации по интеграции API, но некоторые настройки API Connector, плагинов и рабочих процессов все равно нужно настраивать и тестировать вручную.

Шаг 4: Передайте ответ ИИ в ваше приложение

Вы начнете с отправки данных ваших пользователей в модель ИИ, а затем вернете ответ для отображения в приложении. Вот как каждый пример выглядит на практике:

• Я хочу автоматически генерировать подписи к изображениям, загруженным пользователями. → Сначала вам нужно отправить изображения, загруженные пользователями, в инструмент ИИ, затем получить сгенерированные подписи и показать их пользователю.
• Я хочу, чтобы чат-бот читал добавленные пользователем учебные материалы и отвечал на вопросы на их основе. → Вы отправите все учебные материалы в инструмент ИИ, затем отправите вопросы пользователя в ИИ-чат-бот и получите ответы ИИ (и, возможно, отобразите соответствующую документацию, из которой был взят ответ).
• Я хочу, чтобы ИИ-агент помогал пользователям практиковаться в сложных разговорах через текстовый чат. → Вы будете отправлять запросы и вопросы пользователей в инструмент ИИ и получать ответы в режиме реального времени.

В Bubble все это происходит через визуальный движок рабочих процессов, что делает каждый поток данных прозрачным и редактируемым. Отображение ответа ИИ пользователю — самый распространенный результат, но рабочий процесс также может выполнять такие действия, как запуск навигации по странице (например, функция поиска ИИ, которая отправляет пользователей к соответствующему документу) или сохранение чего-либо в вашей базе данных (например, хранение контента, созданного ИИ, в библиотеке пользователя).

Основные этапы настройки в Bubble одинаковы для большинства интеграций:

• Настройте вызов API с помощью API Connector для подключенного инструмента ИИ. Это определяет конечную точку, в которую ваше приложение будет отправлять данные и от которой будет получать ответы. Большинство API ИИ, включая OpenAI и Claude, возвращают ответы в формате JSON, и API Connector в Bubble может инициализировать эти ответы как структурированные данные, готовые к использованию в ваших рабочих процессах. Для потоковых, вложенных ответов или вызовов инструментов может потребоваться дополнительная настройка и тестирование.
• Добавьте инструкции для инструмента ИИ («системный промпт») и ввод пользователя («пользовательский промпт») для вызова API. Системный промпт определяет поведение ИИ. Например: «Ты агент поддержки клиентов для [продукта]. Отвечай только на вопросы, связанные с [продуктом]». Пользовательский промпт — это ввод, который ваше приложение передает во время выполнения.
• Создайте визуальные рабочие процессы на вкладке рабочих процессов для обработки ответа ИИ. Здесь вы определяете, что произойдет дальше: отобразить ответ пользователю, сохранить его в базе данных, запустить другое действие или их комбинацию.

Bubble AI Agent может провести вас через процесс настройки и создать поддерживаемые фронтенд-рабочие процессы, в то время как визуальный редактор Bubble позволяет вручную настраивать и уточнять более сложную логику API, плагинов или серверных рабочих процессов.

Шаг 5: Разработайте UX

После подключения API вам нужно создать интерфейс, с которым будут взаимодействовать ваши пользователи. Как минимум, это означает:

• Поля ввода, кнопки, формы или выпадающие списки для отправки данных пользователями в ИИ
• Текст, объясняющий, как использовать функцию и чего ожидать

Уделите особое внимание состояниям ожидания, обработки и ошибок. Это то, что пользователи видят во время отправки данных в инструмент ИИ и получения ответа, и эти моменты часто упускаются из виду. Четкое состояние обработки помогает пользователям чувствовать контроль и делает процесс загрузки менее раздражающим, чем пустой экран. Хорошие сообщения об ошибках точно говорят пользователям, что пошло не так и как это исправить.

В Bubble вы можете создать все это с помощью инструментов перетаскивания (drag-and-drop) визуального редактора или использовать Bubble AI Agent для генерации элементов пользовательского интерфейса в качестве отправной точки, а затем доработать их. Если вы хотите углубиться в принципы UX-дизайна, вот с чего стоит начать:

• Как разработать мобильное приложение
• Основы дизайна веб-приложений
• Как создавать отличный UX-дизайн

Шаг 6: Тестирование и доработка

Тестирование интеграции ИИ требует больше внимания, чем стандартная функция. Вы не просто проверяете, работают ли кнопки. Вам нужно убедиться, что данные отправляются и принимаются правильно, что ответы ИИ отображаются как ожидалось и что данные одного пользователя не попадают в сессию другого.

Начните с тщательного внутреннего тестирования. В Bubble режим предварительного просмотра позволяет использовать приложение точно так же, как это делал бы пользователь, а отладчик и проверка проблем помогают отследить ошибки в ваших рабочих процессах — например, определить, не передаются ли данные неточно или правильно ли настроена база данных для сохранения ответов ИИ. Bubble AI Agent также может помочь в устранении неполадок, если что-то работает не так, как ожидалось.

Отзывы пользователей и юзабилити-тестирование также имеют решающее значение, так как вы часто можете упустить вещи, которые могут быть неочевидны для ваших пользователей.

Перед запуском протестируйте и трижды проверьте настройки безопасности, особенно при вызовах внешних API. Вам необходимо убедиться, что:

• ИИ-инструмент не имеет доступа к конфиденциальным пользовательским данным
• Загруженные документы одного пользователя недоступны никому другому
• Ответы ИИ сохраняются и доступны только тому пользователю, который их сгенерировал

Проверьте правила конфиденциальности Bubble для каждого соответствующего типа данных, настройки безопасности вашего API Connector, настройки доступа к API данных и API рабочих процессов, а также панель мониторинга безопасности или средство проверки правил конфиденциальности.

Вам также следует протестировать всё самостоятельно. Протестируйте свое приложение Bubble от имени разных пользователей в различных сценариях и убедитесь, что уровни доступа и разрешения установлены корректно.

Методы и подходы к интеграции ИИ

Использование готовых плагинов

Один из самых быстрых способов добавить ИИ — использовать готовые плагины. Эти плагины подключают ваше приложение к популярным ИИ-сервисам всего за несколько кликов, что делает их полезными для стандартных сценариев использования, таких как добавление чат-бота на базе ChatGPT или генерация изображений с помощью DALL-E.

В Bubble вы можете просматривать маркетплейс ИИ-плагинов и устанавливать интеграции для широкого спектра ИИ-сервисов. Многие плагины, связанные с API, берут на себя часть аутентификации и настройки вызовов API, что может сократить объем работы по конфигурации, позволяя вам сосредоточиться на создании функционала.

Подключение через API

Прямые API-подключения дают вам максимальную гибкость. Вы можете создавать пользовательские функции, ориентироваться на конкретные версии моделей и настраивать структуру запросов и ответов — возможности, которые не всегда предоставляют плагины.

Используя API Connector от Bubble, вы определяете конечную точку, аутентификацию и структуру данных, а затем используете это подключение в своих рабочих процессах, как и любое другое действие. ИИ-агент Bubble может предоставить рекомендации для сложных интеграций. Встроенная база данных, аутентификация, рабочие процессы, хостинг, безопасность и развертывание в Bubble берут на себя большую часть сложности full-stack разработки, чтобы вы могли сосредоточиться на пользовательском опыте.

Создание собственной модели

Обучение собственной модели машинного обучения — это наиболее специализированный путь. Он требует значительных технических знаний, больших наборов данных и постоянного обслуживания, поэтому большинство разработчиков выбирают этот путь только для крупномасштабных приложений с очень специфическими потребностями, которые не могут удовлетворить существующие ИИ-модели.

Для большинства случаев использования готовые плагины и визуальные API-подключения помогут вам достичь цели. Собственные модели стоит рассматривать, когда вам нужны возможности, которые не предлагают коммерческие ИИ-сервисы, или когда вы работаете с конфиденциальными данными, которые должны оставаться в вашей собственной инфраструктуре. Во многих случаях вы можете использовать API Connector от Bubble для подключения вашего приложения к собственной модели или конечной точке обслуживания модели, сохраняя при этом пользовательский опыт, рабочие процессы и логику данных в визуальной среде Bubble.

Создавайте свое ИИ-приложение быстрее с Bubble

Начиная с четкого понимания проблемы пользователя и выбора правильного метода интеграции, вы пройдете большую часть пути. Остальное — это подключение к нужной модели, настройка рабочих процессов и тестирование перед запуском.

Готовы воплотить свою ИИ-функцию в жизнь? Начните создавать бесплатно и запуститесь, когда будете готовы.

Часто задаваемые вопросы об интеграции ИИ в приложения

Могу ли я интегрировать ИИ в свое приложение без опыта программирования?

Как интегрировать OpenAI в мое приложение?

Сколько стоит интеграция ИИ в приложение?

Сколько времени занимает интеграция функций ИИ?

Начните создавать бесплатно