Een snelle tutorial over hoe je AI in een app integreert

AI-functies die vroeger indrukwekkend waren, zoals functies die een lang document konden samenvatten of een vraag in gewone taal konden beantwoorden, worden nu als vanzelfsprekend beschouwd. Voor de meeste teams is de vraag niet of ze AI aan hun app moeten toevoegen, maar hoe ze dat kunnen doen zonder nieuwe problemen te creëren.

AI toevoegen aan een bestaande app is niet zo eenvoudig als het plakken van een API-sleutel in uw front-endcode. Als het onzorgvuldig wordt gedaan, kan het toevoegen van een AI-functie problemen veroorzaken die later moeilijk ongedaan te maken zijn. Het kan leiden tot latentieproblemen, wat betekent dat AI-reacties enkele seconden duren vergeleken met de directheid die gebruikers gewend zijn. Bovendien rekenen de meeste providers kosten voor elke aanvraag, dus uw rekening stijgt naarmate het gebruik toeneemt. AI kan zich ook onvoorspelbaar gedragen, dus uw app heeft waarborgen nodig om onverwachte reacties af te handelen.

Als u een ontwikkelaar, productmanager of chief technology officer bent die wil leren hoe AI aan een bestaande app toe te voegen, neemt deze tutorial u mee door de stappen zonder uw huidige infrastructuur te beschadigen. We behandelen de volledige levenscyclus van een AI-functie, van het kiezen van de eerste functie waarin u AI wilt verwerken tot het afdwingen van gestructureerde JSON-outputs en streamingreacties. Aan het einde weet u zeker dat wat u hebt gebouwd niet zal breken.

1. Begin met een specifieke use case

De meest voorkomende fout die teams maken bij het leren bouwen van een volledig autonome AI-assistent is te snel te groot willen beginnen. U zou moeten starten met één specifieke, voorspelbare workflow. Zo kunt u deze testen en begrijpen wat er is gebeurd als er iets misgaat. Deze taak kan simpelweg het samenvatten van een notitie of het taggen van een supportticket zijn, waarmee uw productteam op een gecontroleerde manier kan zien hoe de AI zich gedraagt voordat deze volledig wordt uitgerold.

Hier zijn enkele functies om te testen, afhankelijk van het type app dat u ontwikkelt:

Elk van deze heeft een beperkte reikwijdte en een verifieerbaar resultaat, wat ze veilige startpunten maakt.

2. Kies uw integratieaanpak

Zodra u een functie hebt gekozen om mee te beginnen, moet u beslissen welk technisch pad u volgt om het model te verbinden. Er zijn drie belangrijke benaderingen:

• AI-as-a-Service API’s: U stuurt aanvragen naar een gehost model van een provider zoals OpenAI, Anthropic of Google. Dit is de snelste manier om te beginnen omdat er geen infrastructuur te beheren is, en AI-API’s voor mobiele apps werken op dezelfde manier als web-apps. De afweging is minder controle en kosten die bij elke aanvraag stijgen.
• Zelfgehoste modellen: U draait een open model op uw eigen servers. Dit geeft u volledige controle en kan de kosten op schaal verlagen, en het is de route voor aangepaste AI-modelintegratie wanneer gegevensprivacy of fine-tuning belangrijk is. In ruil daarvoor neemt u echte infrastructuur- en onderhoudswerkzaamheden op u.
• AI-softwareontwikkelingskits en frameworks: Een LangChain-integratie of vergelijkbaar framework voegt een laag toe tussen uw app en het model die veelvoorkomende patronen afhandelt, waaronder retrieval en tool calling, zodat u zelf minder verbindende code schrijft. De kosten zijn weer een afhankelijkheid om te leren en up-to-date te houden, evenals minder inzicht in wat het framework doet tussen uw app en het model.

3. Zet een veilige backendarchitectuur op

Er is één regel die belangrijker is dan alle andere wanneer u leert hoe u AI in een app integreert: laat uw app nooit rechtstreeks communiceren met een AI-provider.

Alles in uw front-endcode, of het nu een web-app in de browser is of een mobiele app op een apparaat, kan worden gelezen door de mensen die het gebruiken. Uw geheime API-sleutel zou in die code staan, en het is eenvoudig om deze uit het netwerkverkeer of de app-bundel te halen. Zodra iemand uw sleutel heeft, kan diegene aanvragen uitvoeren op uw account totdat uw budget op is. Dit is de meest voorkomende en duurste fout in AI-backendarchitectuur.

Routeer in plaats daarvan elke aanvraag via uw eigen back end, zodat u uw API-sleutel veilig kunt houden, kosten kunt beheersen en de reacties van de AI kunt valideren voordat gebruikers ze zien. Zo ziet die stroom eruit:

1. Gebruikersactie: Iemand klikt op Samenvatten in de interface van uw app.
2. Front end: Uw app stuurt de aanvraag naar uw eigen back end, niet naar de AI-provider.
3. Back end: Uw server authenticeert de gebruiker, past rate limits toe en voegt de geheime API-sleutel toe, die alleen hier bestaat.
4. AI-provider: Het model verwerkt de aanvraag en retourneert een reactie.
5. Back end: Uw server valideert en saneert die reactie en formatteert deze vervolgens voor uw app.
6. Front end: Uw app toont het schone, gecontroleerde resultaat aan de gebruiker.

Het routeren van aanvragen via uw eigen server voegt een stap toe, maar dat is precies wat al het andere mogelijk maakt. Omdat elke aanvraag via uw server gaat, blijft de sleutel verborgen, zijn gebruikers beperkt in hoe vaak ze de functie kunnen aanroepen, en wordt de AI-reactie gecontroleerd voordat uw app deze aan iemand toont.

4. Kies uw dataverbindingspatroon

De volgende stap voor uw aangepaste AI-modelintegratie is om te beslissen hoeveel van de gegevens van uw app de AI kan zien en gebruiken. Er zijn drie standaardpatronen die verschillen in wat ze kunnen doen en hoeveel werk ze vereisen om op te zetten: 

• Alleen prompt: U neemt alles wat het model nodig heeft rechtstreeks op in de prompt. Als een gebruiker vraagt om een notitie samen te vatten, stuurt u de notitie samen met de instructie. Dit is het eenvoudigste patroon en de juiste standaard voor op zichzelf staande taken, maar het werkt alleen wanneer de relevante gegevens klein genoeg zijn om in de prompt te passen.
• RAG: Wanneer de AI een antwoord moet geven op basis van een grote hoeveelheid informatie, zoals uw productcatalogus, helpcentrum of interne documenten, kunt u niet alles in elke prompt passen. RAG lost dit op door uw gegevens te doorzoeken naar de stukken die het meest relevant zijn voor de vraag, en vervolgens alleen die in de prompt op te nemen. Het is wat een AI in staat stelt om nauwkeurig te antwoorden op basis van uw eigen content in plaats van te gokken, en het is de standaardbenadering voor een deskundige in-app-assistent. De afweging is dat u doorgaans een vectordatabase en een retrieval-pipeline nodig hebt om het te laten werken.
• Function of tool calling: Het model kan acties in uw app activeren (bijvoorbeeld het controleren van een bestelstatus, het boeken van een tijdslot, het ophalen van live gegevens) door een gestructureerde aanvraag te retourneren die uw back end uitvoert. Dit is het krachtigste patroon en het patroon om naar te grijpen wanneer de AI iets moet doen, niet alleen iets moet zeggen.

5. Eis gestructureerde outputs

“Vibes-only prompting”, oftewel vertrouwen op het model om in gewone zinnen te antwoorden, valt uit elkaar op het moment dat uw app de output als gegevens in plaats van als tekst moet lezen. Als u het model vraagt om een supportticket te categoriseren en het antwoordt: “Natuurlijk! De categorie is Facturatie”, dan moet uw code “Facturatie” uit die zin halen. De volgende reactie is misschien compleet anders geformuleerd, waardoor die extractie onbetrouwbaar wordt.

De oplossing is om gestructureerde outputs te eisen, met behulp van een JSON Schema om het model elke keer een strikt, machineleesbaar object te laten retourneren zoals {“category”: “billing”, “priority”: “high”}. Uw back end kan het dan bij elke aanvraag op dezelfde manier parseren, zonder kwetsbare tekstparseringslogica te schrijven of een crash te riskeren wanneer de bewoording verandert.

6. Voeg productie-waarborgen toe voordat u live gaat

Voordat de functie live gaat, moet u een paar waarborgen inbouwen. Elke waarborg voorkomt een specifiek probleem dat moeilijker te verhelpen is zodra de functie live is en mensen deze gebruiken.

Hier zijn de verplichte veiligheidscontroles die u moet implementeren voordat u de functie naar productie pusht:

• Beperkingen op invoergrootte: Stel een limiet in op hoeveel tekst een gebruiker in één aanvraag kan versturen. Zonder limiet kan één te grote invoer uw kosten doen pieken of het contextvenster van het model overschrijden en mislukken.
• Rate limits: Beperk hoeveel aanvragen een enkele gebruiker in een bepaalde periode kan doen. Dit beschermt uw budget tegen onbedoelde loops en opzettelijk misbruik, en het voorkomt dat een enkele zware gebruiker de ervaring voor iedereen verslechtert.
• Gespreksgeschiedenis: Als uw functie een chat is, bepaal dan hoeveel eerdere context u bij elke aanvraag terugstuurt. Te weinig, en de AI verliest de draad; te veel, en elke aanvraag wordt langzamer en duurder.
• Streaming (SSE): Stream voor alles dat langer is dan een kort antwoord de reactie token voor token met behulp van server-sent events in plaats van de gebruiker op het geheel te laten wachten. Het maakt het model niet sneller, maar het zorgt ervoor dat de functie responsief aanvoelt in plaats van bevroren.

Hoe u uw AI-functie monitort en opschaalt

Zodra de functie live is, hebt u inzicht nodig in hoe deze zich gedraagt. Log de details die u vertellen waar problemen ontstaan, zoals promptlengte, responslatentie en foutpercentages, zodat u een vertraging of piek kunt opmerken voordat gebruikers het melden. 

Plan ook voor falen. AI-providers hebben storingen, dus ontwerp een fallback voor wat uw app toont wanneer het model niet beschikbaar is, in plaats van gebruikers naar een kapot scherm te laten staren. Zodra uw eerste functie stabiel en goed begrepen is, kunt u veilig beginnen met uitbreiden naar complexere AI-assistent-workflows.

Hebt u nog geen app? Sla het coderen volledig over

Als u zover bent gekomen en Node.js, backendroutes en API-architectuur meer beginnen te voelen dan waar u op rekende, stel uzelf dan deze vraag: wil ik dit allemaal zelf vanaf nul bouwen?

Veel apps die gebruikmaken van AI zijn geen complexe producten. Als u alleen een intern bedrijfsportaal, een hulpmiddel voor klantintake of een slimme directory nodig hebt die uw team kan doorzoeken, dan kan het inhuren van een ontwikkelaar om het te bouwen veel geld en tijd kosten, terwijl u het zelf in een middag kunt opzetten.

Als u een app wilt maken zonder te coderen, kunt u met Jotform App Builder de app die u wilt in gewone taal beschrijven en een werkende versie genereren met AI-functies die u kunt aanpassen en delen, die er al in zijn ingebouwd. Er is geen back end om te beveiligen, geen API-sleutels om te verbergen en geen pipeline om te onderhouden, want het wordt allemaal voor u geregeld.

Zo snel komt het samen:

1. Open Jotform App Builder en beschrijf uw app. Vertel het in een zin of twee wat u nodig hebt, zoals “een intern IT-aanvraagportaal met een slimme assistent die veelgestelde vragen beantwoordt.”

2. Bekijk de gegenereerde app. Binnen ongeveer een minuut hebt u een werkende app met pagina’s, formulieren en navigatie al op hun plaats.

3. Pas de app aan door de lay-out aan te passen, uw branding toe te voegen en de content te bewerken door de AI aan te sturen of direct te bewerken.

4. Publiceer de app en deel deze met een link of een QR-code, klaar voor gebruik op elk apparaat.

Als uw doel een werkende app met AI-functies was, en geen maandenlang engineeringproject, dan bereikt dit die integratie met minimale wrijving. U kunt altijd later overstappen op een aangepaste build, zodra u precies weet wat u nodig hebt.

Welke route u ook kiest, dezelfde principes gelden: begin met een kleine, gerichte eerste functie die makkelijker te testen is dan een open functie. Houd uw API-sleutel op uw eigen server om zowel uw budget als uw gebruikers te beschermen. En gebruik gestructureerde output om te voorkomen dat uw app crasht op een zin die hij niet kan lezen. De limieten en logging die u vóór de release toevoegt, stellen u in staat om problemen te identificeren voordat iemand ze meldt. Deze aan het begin aanpakken kost veel minder dan ze achteraf inbouwen zodra gebruikers afhankelijk zijn van de functie.

En als u Jotform App Builder gebruikt, hebt u binnen enkele minuten een werkende app met AI-functies klaar voor gebruik.