Le noyau du développement par PHP du résumé du texte d'IA est d'appeler les API de service AI externes (comme OpenAI, étreinte) en tant que coordinateur pour réaliser le prétraitement du texte, les demandes d'API, l'analyse de la réponse et l'affichage des résultats; 2. La limitation est que les performances informatiques sont faibles et que l'écosystème de l'IA est faible. La stratégie de réponse consiste à tirer parti des API, un découplage de service et un traitement asynchrone; 3. La sélection du modèle nécessite de peser la qualité du résumé, le co?t, le retard, la concurrence, la confidentialité des données et les modèles abstraits tels que GPT ou BART / T5 sont recommandés; 4. L'optimisation des performances comprend le cache, les files d'attente asynchrones, le traitement par lots et la sélection des zones à proximité. Le traitement des erreurs doit couvrir la limite actuelle RETRING, le délai d'expiration du réseau, la sécurité des clés, la vérification et la journalisation des entrées pour assurer le fonctionnement stable et efficace du système.

Le c?ur de développement du résumé de texte basé sur l'IA avec PHP est de connecter PHP en tant que coordinateur frontal ou back-end à de puissants services de modèle d'IA (qu'il s'agisse d'une API cloud ou d'un déploiement local). PHP lui-même n'est pas bon dans la formation ou l'inférence du modèle d'IA complexe, mais il fonctionne bien dans le traitement des données, les appels API et la présentation des résultats, et est idéal pour construire rapidement de telles applications.

Solution

Pour mettre en ?uvre un résumé de texte basé sur l'IA, la stratégie de PHP consiste généralement à tirer parti des services d'IA externes ou à communiquer avec les modèles d'IA locaux. Le moyen le plus direct et le plus efficace consiste à accéder aux API des fournisseurs de services d'IA matures, tels que OpenAI, Google Cloud AI ou les API à face étreintes.

Un processus commun est:

1. Entrée du texte et prétraitement : Les utilisateurs soumettent du texte via des applications PHP, et PHP nettoie et formate le texte si nécessaire, comme la suppression des espaces inutiles, des balises HTML, etc.
2. Appel de l'API : PHP utilise un client HTTP (tel que Guzzle ou Native curl ) pour envoyer une demande à l'API Digest du service AI, qui contient le texte à digérer et des paramètres connexes (tels que la longueur de digestion, le type, etc.).
3. Réponses de réception et d'analyse : le service AI traite le texte et renvoie les résultats sommaires, généralement au format JSON. PHP analyse la réponse JSON et extrait le contenu sommaire.
4. Affichage des résultats : PHP présente les résultats sommaires à l'utilisateur.

Les avantages de cette approche sont évidents: vous n'avez pas besoin de vous soucier des modèles d'apprentissage automatique complexes en bas, il vous suffit de vous concentrer sur la logique des applications PHP. Pour l'exigence de ?raffinement rapide des informations?, les appels d'API sont le chemin le plus rapide, car les calculs du modèle sont tous terminés dans le cloud.

Bien s?r, dans un souci de confidentialité des données ou d'optimisation des performances extrême, vous pouvez également déployer des modèles AI locaux sur le serveur (généralement construits avec des cadres Python tels que Pytorch ou TensorFlow), puis laissez PHP appeler ces modèles via la communication de processus ( shell_exec appelle des scripts Python) ou les services internes HTTP (Flask / Fastapi de Python fournit des interfaces API). Cependant, cela peut augmenter considérablement la complexité du déploiement et de la maintenance.

Limitations et stratégies d'adaptation de PHP dans le résumé du texte

Pour être honnête, PHP lui-même n'est pas une langue créée pour l'apprentissage en profondeur. Il est beaucoup moins efficace que Python, Java ou C pour gérer un grand nombre d'opérations parallèles informatiques ou matricielles complexes. Par conséquent, il est irréaliste et complètement inutile de compter sur PHP pour former directement un modèle de transformateur à partir de zéro. C'est comme si vous n'utilisiez pas de tournevis pour construire une maison, il a sa propre place pour l'utiliser.

Les principales limites de PHP sont:

• Taches à forte intensité de calcul : L'inférence et la formation des modèles d'IA nécessitent une grande quantité de ressources informatiques, et PHP n'est pas un point fort à cet égard.
• écosystème : presque toutes les bibliothèques et cadres traditionnels du champ AI / ML sont construits autour de Python, et PHP a un écosystème très faible à cet égard.

Mais ces limitations ne signifient pas que PHP ne peut pas participer à des projets d'IA. La stratégie de réponse consiste à "tirer parti de la force de lutter contre la force":

• Embrasser API : C'est l'approche la plus intelligente et la plus pratique. Avec des API puissantes fournies par OpenAI, le visage anthropique et étreint, etc., ils vous ont aidé à faire les parties les plus complexes. PHP doit uniquement être responsable de la transmission des données et de l'analyse des résultats. Cela réduit considérablement le seuil de développement et les co?ts temporels, et convient particulièrement au prototypage rapide et au déploiement.
• Découplage de services : Si un modèle local est nécessaire, le modèle AI peut être déployé indépendamment en microservice (par exemple, construit avec Python Flask), et PHP communique avec ce microservice via les demandes HTTP. De cette fa?on, les goulots d'étranglement de performance et les dépendances de la pièce AI sont séparés des applications PHP, ce qui facilite le maintien et la construction.
• Traitement asynchrone : le résumé du texte peut prendre un certain temps. Afin d'éviter de bloquer l'interface utilisateur, vous pouvez envisager de mettre la demande de résumé dans une file d'attente de messages (comme RabbitMQ, Redis Streams) et le traiter de manière asynchrone par le processus de travailleur de fond (géré par PHP CLI ou superviseur). Une fois le traitement terminé, l'utilisateur sera informé ou mis à jour.

Sélection du modèle d'IA droit pour l'examen du résumé du texte PHP

Choisir un modèle d'IA est en fait de choisir un "cerveau" pour vous aider à comprendre et à résumer le texte. Cela dépend de vos besoins spécifiques et de votre budget. Il existe de nombreux types de modèles sur le marché, qui peuvent être à peu près divisés en deux catégories:

• Résumé extractif : ce modèle "extrait" les phrases ou les phrases les plus importantes du texte d'origine, puis les épissent ensemble pour former un résumé. L'avantage est que la précision du texte d'origine est conservée, sans illusions (c'est-à-dire que le modèle fabrique des informations qui n'existent pas), et l'implémentation est relativement simple. L'inconvénient est qu'il peut ne pas être assez fluide, ou qu'il ne peut pas résumer le sens profond qui n'est pas directement exprimé dans le texte d'origine.
• Résumé Résumé : Ce modèle est plus avancé. Il peut "comprendre" le texte d'origine comme un humain, puis réorganiser et générer le résumé dans sa propre langue, et même introduire des mots ou des concepts qui ne sont pas dans le texte original. L'avantage est que le résumé est plus lisse, plus naturel et plus généralisé. L'inconvénient est que le modèle est plus complexe, la formation est difficile et il existe un risque d '"illusion" (c'est-à-dire générer des informations inexactes ou fausses).

Pour les applications PHP, vous ne sélectionnez généralement pas directement un modèle, mais choisissez un fournisseur de services. Les considérations comprennent:

• Qualité de résumé : c'est le plus important. Différents modèles peuvent varier considérablement dans l'effet des résumés de différents types de texte (nouvelles, articles, conversations, etc.). Il est préférable d'utiliser vos échantillons de données réels pour les tests.
• Co?t : Les appels API sont généralement facturés par le nombre de mots ou les demandes, et les grands modèles (tels que GPT-4) sont plus chers. Pour de grandes quantités de traitement de texte, le co?t est un gros problème.
• Latence : le temps nécessaire à l'envoi d'une demande à la réception d'un digest. Pour les applications en temps réel, une faible latence est cruciale.
• Capacité de concurrence : le service API peut-il gérer votre volume de demande simultané élevé?
• Confidentialité et sécurité des données : si les données sensibles sont traitées, il est nécessaire de confirmer la politique de traitement des données du fournisseur de services.
• Taille et complexité du modèle : si vous choisissez le déploiement local, plus le modèle est grand, plus les exigences de ressources du serveur sont élevées.

Actuellement, certains modèles pré-formés sur les calins (comme BART, T5) sont de bons choix. Ils font un excellent travail d'abstractions abstraites, produisant un résumé en douceur de haute qualité.

Optimisation des performances et gestion des erreurs de l'application de résumé de texte PHP

Tout développement d'applications, performances et robustesse sont des sujets inévitables. Ceci est particulièrement important pour le résumé du texte AI basé sur PHP, car vous comptez sur les services externes, la latence du réseau, la limite de courant de l'API et les interruptions de service peuvent se produire.

Optimisation des performances:

• Mécanisme de mise en cache : il s'agit de la méthode d'optimisation la plus directe et la plus efficace. Pour les demandes de résumé de texte en double, ou le texte dont les résultats de digest ne changent pas fréquemment, les résultats du digest peuvent être mis en cache (par exemple, en utilisant redis, memcached ou cache de fichier). La prochaine fois que vous demanderez le même texte, obtenez-le directement à partir du cache pour éviter les appels API inutiles. Cela améliore non seulement la vitesse de réponse, mais économise également les co?ts d'appel d'API.
• Traitement et file d'attente asynchrones : Si votre application doit traiter de grandes quantités de texte ou de digestion, appeler l'API de manière synchrone peut faire attendre l'utilisateur trop longtemps. Mettez la tache de digest dans la file d'attente de messages (comme RabbitMQ, Redis Streams) et est traité de manière asynchrone par le processus de consommation d'arrière-plan. Une fois le digest terminé, l'utilisateur est informé via WebSocket, Webhook ou sondage. Cela peut améliorer considérablement l'expérience utilisateur et le débit du système.
• Traitement par lots : certaines API de service AI prennent en charge le résumé du texte par lots. Si possible, fusionnez plusieurs petits textes dans une seule demande et envoyez-les à l'API, ce qui peut réduire le nombre d'emplèges de réseau et améliorer l'efficacité. Bien s?r, soyez conscient de la limite de l'API sur la taille du texte d'une seule demande.
• Sélectionnez la zone API la plus proche : Si le fournisseur de services AI dispose de plusieurs centres de données, la sélection de la zone la plus proche de votre serveur ou de votre utilisateur peut réduire la latence du réseau.

Gestion des erreurs:

• Limitation du courant de l'API : Les services d'IA ont généralement des limites de fréquence d'appel API. Lorsque la limite est atteinte, l'API renvoie un code d'erreur spécifique. Votre application PHP doit attraper ces erreurs et implémenter un mécanisme de réessayer exponentiel, c'est-à-dire attendre plus longtemps que chaque réessayer évite immédiatement les limites de courant.
• Erreurs de réseau et délais d'expiration : l'instabilité du réseau peut entra?ner une défaillance ou un délai d'expiration de la demande. Définissez un délai d'expiration raisonnable de la demande HTTP et des exceptions de réseau de capture. Un nombre limité de réchauffes peut être effectué lorsque la demande échoue.
• Gestion des clés de l'API : les clés de l'API sont des informations sensibles et ne doivent pas être codées en dur dans le code. Utilisez des variables environnementales ou des services de gestion clés spécialisés pour stocker et charger. Si la clé est divulguée, elle doit être révoquée et remplacée immédiatement.
• Vérification et désinfection des entrées : assurez-vous d'effectuer une vérification et un nettoyage stricts avant d'envoyer le texte entré par l'utilisateur au service d'IA. Par exemple, limitez la longueur du texte, supprimez un code malveillant potentiel ou des caractères inutiles. Un texte trop grand peut entra?ner l'échec des demandes d'API ou trop.
• Erreurs et exceptions du modèle : les modèles d'IA peuvent renvoyer des résultats erronés ou indésirables lors du traitement de certains textes spéciaux. Votre application doit être en mesure d'identifier ces situations et de donner des invites amicales, ou d'avoir des alternatives (par exemple, si le résumé échoue, affichez le texte d'origine).
• Journalisation : enregistrer en détail les demandes de l'API, les réponses, les erreurs et les données de performance. Ceci est crucial pour le débogage des problèmes, la surveillance de la santé du système et l'analyse du comportement des utilisateurs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!