在人工智能编程语言之间做选择，首先要看软件需要完成的工作。对于数据试验和模型训练，Python 通常是不错的首选。若要为 Web 产品添加 AI 功能，JavaScript 或 TypeScript 可能更能利用现有团队。如果应用已经使用 Java 或 C#，模型 API 可以避免在没有实际收益的情况下更换语言。
这里涉及三项不同的决策：应用程序的语言、运行模型的库，以及推理发生的位置。在同一个系统中，它们可以各不相同。用 TypeScript 编写的服务可以调用远程模型；在 Python 中训练的模型可以通过兼容的运行时集成到其他环境中。
本指南将帮助您选择一种组合、确定首个项目，并在扩展集成之前验证它。
每个 AI 项目应选择哪种语言？
| 您的目标 | 优先评估的选项 | 为何合理 | 决策前的核查项 |
|---|---|---|---|
| 探索数据并训练分类器 | Python | 具备数据分析生态系统和机器学习库 | 数据、评估和可复现的依赖项 |
| 为 Web 应用添加聊天或摘要功能 | 服务器端 TypeScript 或 JavaScript | 复用现有应用和团队知识 | SDK、响应流式传输和凭据保护 |
| 在浏览器中运行模型 | 配合兼容运行时的 JavaScript | 可在客户端提供本地体验 | 模型大小、设备、内存和兼容性 |
| 将 AI 集成到现有企业服务 | Java 或 C# | 保留既有的身份验证、部署和可观测性方案 | 提供商支持以及 API 的特定功能 |
| 进行统计分析或定量研究 | R；在适合项目时使用 Julia | 面向统计、图表或科学计算的工具 | 所需库以及团队维护服务的能力 |
| 将推理嵌入原生组件 | C++ 或运行时支持的其他语言 | 与现有环境集成并实现运营控制 | 模型格式、硬件执行情况和实际性能测量 |
此表是技术起点，而非速度排名。语言本身并不决定模型质量、API 延迟或单次请求的成本。
人工智能编程语言：选项与限制
Python：数据、试验和机器学习
当工作涉及准备数据、试验算法和评估预测时，Python 是实用的选择。scikit-learn 文档将模型拟合、预处理、选择和评估整合在同一个库中。Python 官方教程提供语言基础，但假定读者对编程已有一定了解。
开始时，选择一个小型数据集和可衡量的问题：对请求进行分类、估计某个数量，或识别相似记录。在拟合模型前分离训练集和测试集。第一个有用的结果应当是您能够重复的评估，而不只是一次能运行的演示。
Python 也可以调用现成模型的 API。这不要求训练神经网络，也不要求购买 GPU。自行训练还是使用 API，应由问题本身、数据限制和预期结果决定。
JavaScript 和 TypeScript：Web 产品中的 AI
如果您的团队已经维护 Web 产品，在服务器端使用 TypeScript 可以减少集成工作。您仍然需要负责验证用户身份、校验输入、调用 API 和处理错误。远程模型并不依赖于其界面是否使用与训练相同的语言编写。
也可以进行本地执行。TensorFlow.js 介绍了在浏览器和 Node.js 中使用 JavaScript 运行模型的方法，包括现有模型、转换和训练。该选项需要进行不同的评估：下载时间、可用内存、用户设备，以及对所需操作的支持。
API 密钥应保留在服务器端。即使代码经过压缩，将其放在交付给浏览器的代码中也会暴露凭据。对于使用远程 API 的应用，让浏览器调用您自己的后端，并在后端按用户实施限制。
Java 和 C#：无需重建系统即可集成
将 AI 纳入企业应用并不一定要把应用迁移到 Python。Spring AI 为 Java 应用提供抽象层，而 Microsoft 文档介绍了具有 AI 功能的 .NET 应用。
主要好处是保持与团队已在运行的机制集成：身份、权限、日志和部署。即便如此，抽象层并不能保证对所有提供商提供完全相同的支持。请在库、版本和端点的准确组合中，确认项目所依赖的功能，例如结构化输出、工具调用和响应流式传输。
R 和 Julia：当分析是工作的核心
R 项目面向统计计算和图形绘制。当分析和结果沟通是项目核心时，它很有意义。Julia提供了一种通用语言，专注于数值计算，并拥有科学计算生态系统。
当现有库和团队经验足以证明该选择合理时，请考虑这些选项。要在生产环境中提供结果，还应规划输入输出契约、依赖项更新、测试和部署方式。优秀的研究环境并不能消除这些需求。
C++ 和运行时：将训练与部署分开
在原生应用中，问题可能是如何加载和运行模型，而不是使用哪种语言来训练它。ONNX Runtime记录了在不同环境和语言中执行模型的方法。兼容性取决于模型、操作以及所选的执行提供程序。
请根据自身场景的测量结果决定是否需要原生组件。更换后端语言并不能自动解决缓慢的远程调用、规模配置不当的队列或过长的响应。
如何通过四个步骤进行选择
- 定义结果：例如，将一条工单总结为三句话、对一条记录进行分类，或基于文档回答问题。
- 选择获取智能能力的方式：现成模型 API、本地模型或训练。不要将这些选项视为在成本和运维方面等同。
- 复用团队能够维护的语言：在采用新的技术栈之前，确认所需的库和端点。
- 测试完整的一部分流程：输入、推理、输出验证、故障处理和用户体验。
使用远程 API 的聊天机器人可以从现有后端开始。需要针对表格数据调整算法的项目可以从 Python 开始。需要在无网络连接时运行的功能，则需要验证本地执行和模型分发。同一应用可以结合这些方法。
一个能揭示重要问题的首个项目
设想一个支持请求摘要工具。原型接收文本，移除不应离开系统的数据，请求生成摘要，并展示可供审阅的回答。在为该项目选择人工智能编程语言之前，请先编写契约：
输入：一条请求的文本，具有定义的最大长度。
输出：最多三句话的摘要，不添加事实。
失败：清晰的消息以及重试的可能性。
机密：凭证仅在服务器上可用。
评估：简短、较长、空白和模糊的示例。
日志：时长、状态和使用情况；默认不记录个人数据。
建立一份包含预期结果的案例列表，并在每次更改提示词、模型或 SDK 时运行它。还要测试无效响应、请求限制和服务不可用的情况。对于具有外部影响的操作，例如发送消息或修改记录，请在执行前验证该提议。
该项目将语言决策与模型决策分开。在评估不同 API 时，应用可以继续使用 TypeScript、Java 或 C#。如果之后出现训练分类器的需求，该组件可以在 Python 中拥有自己的开发周期。
模型 API 在架构中的位置
API 使您能够使用模型能力，而无需实现其训练。在 Flatkey 文档中，您可以查阅身份验证、SDK 指南和可用功能。在集成前确认模型、端点和参数；与某种 API 格式兼容，并不意味着所有工具或功能都会以相同方式运行。
如果下一步是构建完整原型，请参阅如何创建人工智能指南。若要在编程前了解访问层，请参阅什么是 AI API。
常见问题
使用 AI API 需要学习 Python 吗？
不需要。您需要的是一种能够向服务发出请求并处理其响应的语言。Python 在许多项目中很有用，但现有后端可能是集成 API 最直接的途径。
对于初学者来说，最好的语言是什么？
对于学习编程和处理数据，Python 是合理的选择。对于创建您已经会开发的 Web 产品，JavaScript 或 TypeScript 可能更方便。选择一个小型项目、一项适合您水平的学习资源，以及一个可验证的结果。
TypeScript 会取代 Python 用于模型训练吗？
不存在通用的替代方案。请比较所需的库、数据流和运行环境。一个应用可以使用 TypeScript 构建界面和后端，并使用 Python 进行实验或训练。
语言会改变 API 响应的质量吗？
在模型、输入和参数等效的情况下，更换客户端语言并不是改善响应的策略。序列化、参数、上下文和输出处理方面的差异可能会改变行为；请先检查这些方面。
开始时需要 GPU 吗？
并非每个项目都需要。调用远程 API 不需要本地 GPU。自建训练和推理应在验证需求后，根据模型和负载进行配置。
人工智能编程语言是交付成果的手段。选择既满足项目需求、又能让团队进行测试和运维的技术栈；随后，在扩展之前，先使用具有代表性的数据验证小规模集成。
