AIaaS چیست؟ هر چیزی که راجع به AIaaS باید بدانید!

در بسیاری از پروژه‌های نرم‌افزاری، بخش‌هایی از سیستم به نوعی تحلیل هوشمند نیاز دارند؛ از پردازش زبان طبیعی گرفته تا تحلیل داده و پیش‌بینی رفتار کاربر. در چنین شرایطی، یکی از اولین سوال‌هایی که در تیم مطرح می‌شود این است: «آیا کسی هست اینجا مدل یادگیری ماشین بلد باشد؟» برخلاف سال‌های گذشته، استفاده از هوش مصنوعی دیگر محدود به تیم‌های دانشگاهی یا مراکز تحقیقاتی نیست. نیاز به هوش مصنوعی وارد ساختار بسیاری از سازمان‌ها شده؛ نه به‌عنوان یک قابلیت بلکه به‌عنوان ابزاری عملی برای حل مسائل مشخص، ابزاری که پیاده‌سازی آن نیازمند تخصص و زیرساخت مناسب می‌باشد.

خوشبختانه، امروزه مسیر ساده‌تری برای استفاده از هوش مصنوعی شکل گرفته است؛ هوش مصنوعی به عنوان سرویس (AIaaS). در این رویکرد، کسب‌وکارها می‌توانند به‌جای ساخت و آموزش مدل‌ها از ابتدا، از مدل‌های آماده، ابزارهای پردازش و APIهایی استفاده کنند که فقط نیاز به اتصال و یکپارچه سازی دارند. در این مقاله از سری مقالات هوش مصنوعی، بررسی می‌کنیم که AIaaS چیست، چه قابلیت‌هایی دارد، مزایا و محدودیت‌های آن چیست و در چه پروژه‌ه‍ایی می‌تواند انتخاب درستی باشد، پس تا پایان این بحث جذاب همراه ما باشید:)

آنچه در این مقاله می‌خوانید:

• AIaaS چیست؟
• انواع AIaaS چیست؟
• مزایا و ویژگی های AIaaS
• کاربردهای AIaaS
• چالش‌های استفاده از AIaaS چیست؟
• AIaaS چگونه کار می‌کند؟
• مقایسه IaaS ,PaaS ,SaaS و AIaaS
• برترین ارائه‌ دهندگان AIaaS در دنیا
• سرویس AIaaS لیارا چگونه کار می‌کند؟
• آینده AIaaS
• چگونه AIaaS را پیاده‌سازی کنیم؟
• جمع‌بندی
• سوالات متداول

AIaaS چیست؟

اگر بخواهیم آن‌را به زبان ساده توضیح دهیم، هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس (AIaaS) مدلی از ارائه خدمات هوش مصنوعی بر بستر ابر است. در این سرویس، سازمان‌ها می‌توانند بدون نیاز به توسعه زیرساخت یا آموزش‌های اختصاصی، به مجموعه‌ای از قابلیت‌های AI آماده، از طریق API یا SDK، دسترسی داشته باشند. این سرویس‌ها معمولا شامل ابزارهای پردازش زبان، بینایی ماشین، تحلیل داده، مدل‌سازی پیش‌بینی و در برخی موارد AutoML می‌شوند.

AIaaS در واقع روشی برای استفاده از هوش مصنوعی در قالب سرویس است؛ همان‌طور که SaaS امکان استفاده از نرم‌افزار را بدون نیاز به نصب و توسعه فراهم کرد، AIaaS نیز دسترسی به مدل‌های یادگیری ماشین و زیرساخت‌های مرتبط را ساده می‌کند.

کسب و کار خود را با دسترسی به API هوش مصنوعی ارتقاء دهید. 
✅ ارائه توکن رایگان ✅سازگاری با OpenAI SDK ✅ دسترسی به ۲۰ مدل زبانی بزرگ
خرید سرویس هوش مصنوعی

انواع AIaaS چیست؟

ارائه‌دهندگان AIaaS، مجموعه‌ای متنوع از قابلیت‌های هوش مصنوعی را در قالب سرویس‌های ابری در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهند. این سرویس‌ها بسته به نیاز فنی، سطح تخصص کاربران و مسائل مختلف، می‌توانند از مدل‌های آماده تا ابزارهای ترکیبی پیشرفته را شامل شوند. در ادامه با رایج‌ترین انواع خدماتی که تحت عنوان AIaaS ارائه می‌شوند، آشنا می‌شویم.

۱. چت‌بات‌ها و ربات‌های مکالمه‌محور (Bots & Chatbots)

چت‌بات‌ها یکی از قابل تشخیص‌ترین جلوه‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تجاری هستند. این ابزار معمولا بر پایه فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP) طراحی شده‌اند و امکان برقراری گفتگو با کاربر را به‌صورت متنی یا صوتی فراهم می‌کنند.

در سرویس‌های AIaaS، بسیاری از چت‌بات‌ها به‌صورت آماده یا قابل تنظیم ارائه می‌شوند و می‌توان آن‌ها را به سیستم‌های پشتیبانی مشتری، فروش یا حتی منابع انسانی متصل کرد.

۲. یادگیری ماشین به‌عنوان سرویس (Machine Learning as a Service)

یکی از بخش‌های کلیدی AIaaS، ارائه مدل‌های یادگیری ماشین در قالب سرویس است. این مدل‌ها می‌توانند از قبل آموزش دیده باشند یا قابلیت آموزش سفارشی روی داده‌های کاربران را داشته باشند. کاربردها شامل مواردی مانند:

• پیش‌بینی رفتار کاربران
• دسته‌بندی اسناد
• تحلیل داده‌های زمانی
• تشخیص ناهنجاری‌ها

سرویس‌هایی مانند Google Vertex AI یا Amazon SageMaker دقیقا در همین دسته قرار می‌گیرند.

۳. APIهای هوشمند (AI API)

بسیاری از ارائه‌دهندگان AIaaS، رابط‌های برنامه‌نویسی (API) برای انجام وظایف مشخص هوش مصنوعی ارائه می‌دهند. این APIها امکان پردازش تصویر، ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، تبدیل گفتار به متن و موارد دیگر را تنها از طریق فراخوانی HTTP فراهم می‌کنند. مزیت این روش در سادگی پیاده‌سازی است؛ توسعه‌دهنده بدون نیاز به دانستن جزئیات مدل، می‌تواند از خروجی هوش مصنوعی در برنامه‌اش استفاده کند.

۴. هوش مصنوعی در اینترنت اشیاء (AIoT)

در مدل‌هایی که هوش مصنوعی را با اینترنت اشیاء (AIoT) ترکیب می‌کنند، هوش مصنوعی به‌عنوان سرویس (AIaaS) وظیفه دارد داده‌های دستگاه‌های متصل را به‌صورت بلادرنگ تحلیل کند. این داده‌ها ممکن است یا همان‌جا روی دستگاه (در لبه شبکه یا Edge) پردازش شوند، یا برای پردازش به فضای ابری فرستاده شوند. برخی از کاربردهای رایج AIoT شامل موارد زیر هستند:

• بررسی وضعیت تجهیزات صنعتی
• تشخیص خودکار خرابی
• بهینه‌سازی مصرف انرژی
• تحلیل رفتار کاربران در محیط‌های فیزیکی

۵. برچسب‌گذاری داده (Data Labeling Services)

در بسیاری از پروژه‌های یادگیری ماشین، دسترسی به داده‌های برچسب‌خورده نقش حیاتی دارد. برخی پلتفرم‌های AIaaS، خدمات برچسب‌گذاری داده‌ها را نیز ارائه می‌دهند؛ به‌خصوص برای داده‌های تصویری، متنی و صوتی که برای آموزش مدل‌های اختصاصی به داده‌های ساختارمند نیاز دارند. این خدمات معمولاً شامل ابزارهای تعاملی برای برچسب‌گذاری، امکانات مدیریت داده، بررسی کیفیت برچسب‌ها و حتی استفاده از نیروی انسانی متخصص برای انجام دقیق فرایند annotation (برچسب‌گذاری) هستند.

معرفی مدل هوش مصنوعی و کاربرد و انواع AI را می‌توانید در مقاله زیر مطالعه کنید.
مدل هوش مصنوعی چیست؟

مزایا و ویژگی های AIaaS

استفاده از هوش مصنوعی به‌ عنوان سرویس، تنها به دلیل راحتی در پیاده‌سازی محبوب نشده است، بلکه مجموعه‌ای از مزیت‌های فنی و عملیاتی باعث شده AIaaS به گزینه‌ای جذاب برای بسیاری از تیم‌ها تبدیل شود. در ادامه مهم‌ترین مزایا و ویژگی‌های AIaaS را بررسی می‌کنیم.

۱. عدم نیاز به متخصصین: در این سرویس نیازی به استخدام تیمی از متخصصان یا توسعه‌دهندگان زیرساخت‌های پیچیده نیست.

۲. صرفه‌جویی در هزینه‌ها: اگر منابع یا زیرساخت لازم برای توسعه سیستم‌های هوشمند داخلی در دسترس نباشد، استفاده از AIaaS گزینه‌ای اقتصادی محسوب می‌شود.

۳. راه‌حل برون سازمانی: هوش مصنوعی به عنوان سرویس می‌تواند در کمترین زمان راه‌اندازی و آماده استفاده شود.

۴. انعطاف‌پذیری: منعطف بودن یکی از ویژگی‌های بارز AIaaS است که بیشتر گزینه‌های سفارشی‌سازی را ارائه می‌دهد.

۵. شفافیت در قیمت‌گذاری: AIaaS علاوه بر ساده‌سازی فرایندهای فنی، امکان دسترسی شفاف به خدمات هوش مصنوعی را نیز فراهم می‌کند. مدل‌های قیمت‌گذاری در این سرویس‌ها اغلب مبتنی بر میزان مصرف واقعی هستند. برای آشنایی بیشتر با این روش پیشنهاد می‌کنیم مقاله مدل پرداخت به ازای مصرف را مطالعه کنید.

۶. گسترش پذیر: بر اساس نیاز کسب‌وکار خود، می‌توانید منابع را افزایش یا کاهش دهید.

کاربردهای AIaaS

وقتی پای اضافه کردن ویژگی «هوشمندی» به یک محصول می‌رسد؛ مانند تحلیل متن، تشخیص تصویر، توصیه محتوا یا حتی پیش‌بینی رفتار کاربر، بیشتر تیم‌ها با یک چالش روبه‌رو می‌شوند: ساخت مدل از صفر یا استفاده از یک سرویس آماده؟

پلتفرم‌های AIaaS در این مواقع به‌کار می‌آیند؛ زمانی که اعضای تیم نمی‌خواهند وقت و انرژی خود را صرف ایجاد زیرساخت یا آموزش مدل کنند، اما به خروجی‌های دقیق و قابل اعتماد نیاز دارند. در ادامه نگاهی می‌اندازیم به کاربردهای عملی AIaaS که در بسیاری از محصولات واقعی استفاده می‌شوند.

۱. پشتیبانی با چت‌بات‌ها

یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین موارد استفاده از AIaaS، بکارگیری چت‌بات‌ها برای پاسخگویی خودکار به سوالات مشتریان است. این چت‌بات‌ها با کمک پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌توانند گفت‌وگویی شبیه به انسان داشته باشند و بدون وقفه در ۲۴ ساعت شبانه‌روز خدمات پشتیبانی ارائه دهند.

مزیت کلیدی: پاسخگویی هوشمند و بدون وقفه به حجم بالای درخواست‌ها

۲. تحلیل احساسات کاربران، تنها با یک API

هر کسب‌وکاری که بازخورد متنی از کاربران جمع‌آوری می‌کند(مانند نظرسنجی، توئیتر، ایمیل)، می‌تواند فقط با یک اتصال به یک API NLP، متوجه شود کاربر از خدمات یا محصول آن‌ها راضی بوده یا خیر. این یعنی تحلیل احساسات در لحظه، بدون اینکه مدل را آموزش داده باشید.

مزیت کلیدی: درک بلادرنگ واکنش کاربران، بدون داشتن زیرساخت یادگیری ماشین

۳. سیستم توصیه‌گر بدون ساخت مدل

اگر بخواهید محصولات مرتبط را به کاربر پیشنهاد دهید یا ویدئوهای مشابه را لیست کنید، نیازی به طراحی الگوریتم نیست. سرویس‌های AIaaS مدل‌های آماده‌ی توصیه‌گر دارند که فقط داده‌های کاربر را گرفته و خروجی پیشنهاد را به‌سرعت و دقیق برمی‌گردانند.

مزیت کلیدی: افزایش نرخ تبدیل و تعامل کاربران، بدون توسعه الگوریتم اختصاصی

۴. تحلیل داده‌های بزرگ

AIaaS به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد، داده‌های حجیم را به‌صورت هوشمند پردازش و تحلیل کنند، و با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین الگوهای پنهان را در داده‌ها شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند.

مزیت کلیدی: استخراج مدل از داده‌های پیچیده بدون نیاز به تیم تحلیل داده

۵. بینایی ماشین در دنیای واقعی

از تشخیص چهره برای احراز هویت گرفته تا اسکن خودکار فاکتورها یا شناسایی محصول در تصویر، همه این‌ها را می‌توان با APIهای بینایی ماشین از پلتفرم‌هایی مانند AWS Rekognition یا Azure Vision پیاده‌سازی کرد.

مزیت کلیدی: تحلیل تصویر بدون ساخت مدل

۶. اتوماسیون با تصمیم‌گیری هوشمند

سرویس AIaaS ابزارهایی در اختیار تیم‌ها قرار می‌دهد که ساخت فرایندهای خودکار اتوماسیون را ساده‌تر می‌کنند. در برنامه‌هایی مانند n8n، می‌توان بدون کدنویسی پیچیده، APIهای AI را به جریان‌های کاری مختلف متصل کرد. (از پردازش تیکت‌های پشتیبانی گرفته تا بررسی خودکار اسناد و داده‌ها، همه با AIaaS امکان‌پذیر است.)

مزیت کلیدی: اتوماسیون هوشمند، بدون نیاز به تیم ML یا مهندسی سیستم

۷. تحلیل داده‌های IoT در لحظه

در مواردی مانند نظارت صنعتی، انرژی یا لجستیک، سنسورها دائما داده تولید می‌کنند. AIaaS این داده‌ها را به‌صورت Real-Time تحلیل می‌کند و خروجی‌ای تولید می‌کند که می‌تواند منجر به بهینه‌سازی مصرف یا حتی جلوگیری از خطا شود.

مزیت کلیدی: تحلیل Real-Time در لبه‌ی سیستم، بدون زیرساخت داخلی

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چیست؟ راهنمای جامع برای توسعه‌ دهندگان و استارتاپ‌ ها
هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

چالش‌های استفاده از AIaaS چیست؟

هوش مصنوعی به عنوان سرویس (AIaaS) مسیر پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند را برای بسیاری از تیم‌ها ساده کرده است، اما به این معنا نیست که بدون چالش است. در ادامه مهم‌ترین چالش‌ها و محدودیت‌هایی که هنگام استفاده از AIaaS باید مد نظر قرار گیرند، بررسی می‌شوند.

عدم شفافیت در عملکرد

بسیاری از پلتفرم‌های AIaaS تنها خروجی مدل را ارائه می‌دهند و اطلاعاتی از منطق مدل، دیتاست آموزشی یا نرخ خطاها در اختیار تیم‌ها قرار نمی‌دهند. این مسئله می‌تواند در پروژه‌هایی که نیاز به کنترل کامل روی تصمیم‌گیری مدل دارند، محدودیت‌زا باشد.

هزینه زیاد در بلندمدت

اگرچه در ابتدا پرداخت به ازای مصرف روشی مقرون‌به‌صرفه به نظر می‌رسد، اما در پروژه‌های بزرگ یا استفاده‌ی مداوم، این هزینه‌ها می‌توانند به‌مرور زمان قابل توجه شوند. بنابراین قبل از انتخاب AIaaS، بهتر است سازمان‌ها، اهداف بلند مدت را در نظر بگیرند.

نگرانی‌های امنیتی

در مدل‌های AIaaS، سازمان‌ها باید داده‌های خود را با یک سرویس‌دهنده خارجی به اشتراک بگذارند. این کار می‌‎تواند خطراتی برای امنیت داده به همراه بیاورد. هر چند تکنیک‌هایی برای مخفی‌سازی داده طراحی شده تا از داده‌ها محافظت شود.

AIaaS چگونه کار می‌کند؟

حال پس از آنکه با کاربردها و مزایای AIaaS آشنا شدیم، نوبت به بررسی نحوه کار این سرویس می‌رسد.

در معماری جدید سرویس‌های ابری، مدل‌هایی مانند PaaS, SaaS, IaaS به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند که بدون درگیر شدن با جزئیات زیرساخت، روی محصول اصلی خود تمرکز کنند. AIaaS نیز دقیقا در همین چارچوب قرار می‌گیرد، با این تفاوت که تمرکز آن بر ارائه قابلیت‌های هوش مصنوعی در قالب سرویس ماژولار و آماده استفاده است.

در مدل AIaaS، تمام اجزای مورد نیاز برای اجرای مدل‌های هوشمند، از مدیریت داده گرفته تا مقیاس‌پذیری، در بستر ابر مدیریت می‌شوند. توسعه‌دهنده تنها از طریق API یا SDK، هوش مصنوعی را مستقیما در سیستم خود فراخوانی می‌کند. این سرویس‌ها معمولا شامل مدل‌های از پیش آموزش‌دیده هستند.

در کنار مدل‌های آماده‌ی از پیش آموزش‌دیده، پلتفرم‌های پیشرفته AIaaS امکان آموزش مدل‌های سفارشی، پردازش داده‌های حجیم و مدیریت چرخه آموزش را نیز فراهم می‌کنند. این انعطاف باعث می‌شود هم برای تیم‌هایی با نیازهای عمومی و هم برای پروژه‌هایی با داده‌های خاص، قابل استفاده باشد.

بیشتر این سرویس‌ها با ساختار پرداخت به ازای مصرف (Pay-as-you-go) ارائه می‌شوند، که امکان استفاده مرحله‌ای، بدون سرمایه‌گذاری اولیه را فراهم می‌کند.

مقایسه IaaS ,PaaS ,SaaS و AIaaS

پس از آن‌که نحوه کارکرد AIaaS را توضیح دادیم، خوب است جایگاه آن‌را در کنار دیگر مدل‌های رایج ابری مانند PaaS, SaaS, IaaS مرور کنیم. این مقایسه کمک می‌کند تا بدانیم این سرویس، پاسخی ساختاریافته به نیازهای جدید در حوزه هوش مصنوعی می‌باشد؛ نیازهایی که در چارچوب سایر مدل‌های ابری به‌طور کامل پاسخ داده نمی‌شوند. در جدول زیر این مقایسه را مشاهده می‌کنید.

مدل	تمرکز اصلی	ابزارها و خروجی	سطح کنترل	مناسب برای
AIaaS	ارائه هوش مصنوعی آماده	APIهای یادگیری ماشین، NLP، بینایی ماشین	محدود به استفاده و پیکربندی مدل‌ها	تیم‌هایی که به AI نیاز دارند، نه ساخت آن
IaaS	زیرساخت ابری قابل مدیریت	سرور، شبکه، فضای ذخیره‌سازی	کنترل کامل از صفر تا صد	پروژه‌هایی با نیاز به پیکربندی دقیق
PaaS	توسعه بدون دغدغه زیرساخت	محیط‌های آماده برای کدنویسی و استقرار	متوسط؛ تمرکز بر کد نه سرور	توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، استارتاپ‌ها
SaaS	تحویل نرم‌افزار آماده	CRM، ایمیل سازمانی، ابزارهای بهره‌وری	بسیار کم؛ فقط کاربر نهایی هستید	کسب‌وکارهایی که دنبال ابزار آماده‌اند

برترین ارائه‌ دهندگان AIaaS در دنیا

ارائه‌دهندگانی مانند Amazon Web Services ,Microsoft Azure و Google Cloud زیرساخت‌های عظیمی را فراهم کرده‌اند که نه تنها مدل‌های پیشرفته، بلکه ظرفیت مقیاس‌پذیر برای پردازش‌های سنگین را نیز در اختیار تیم‌ها قرار می‌دهند.

طبق گزارش Verified Market Research، بازار جهانی AIaaS با نرخ رشد ترکیبی سالانه‌ای در حدود ۴۵.۹٪ تا سال ۲۰۳۱ به ۲۷۳ میلیارد دلار خواهد رسید. در ادامه برخی از مهم‌ترین ارائه‌دهندگان این حوزه را معرفی می‌کنیم.

سرویس های وب آمازون (Amazon Web Services (AWS))

AWS یکی از قدرتمندترین پلتفرم‌های ابری در دنیاست که خدمات متعددی در حوزه هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. از جمله سرویس‌های مهم این مجموعه می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• Amazon SageMaker: پلتفرمی برای توسعه، آموزش و دیپلوی مدل‌های یادگیری ماشین
• Rekognition: برای تشخیص چهره و اشیاء در تصویر و ویدئو
• Lex: برای ساخت چت‌بات‌های صوتی و متنی با استفاده از NLP

این خدمات به سازمان‌ها اجازه می‌دهند بدون نیاز به ایجاد زیرساخت مستقل، هوش مصنوعی را به سرعت در سیستم‌های خود پیاده‌سازی کنند.

هوش مصنوعی ابری گوگل (Goolge Cloud)

پلتفرم هوش مصنوعی گوگل ابزارهای پیشرفته‌ای برای یادگیری ماشین، پردازش زبان و بینایی ماشین فراهم کرده است که مهم‌ترین آن‌ها عبارت‌است از:

• TPU (Tensor Processing Unit): پردازنده اختصاصی گوگل برای تسریع آموزش مدل‌ها
• Vision AI: تحلیل تصویر و ساخت اپلیکیشن‌های بینایی ماشین
• Natural Language AI: تحلیل متن، استخراج مفاهیم و دسته‌بندی محتوا
• Lending DocAI: پردازش خودکار اسناد اعتباری و بانکی

مایکروسافت آژور(Microsoft Azure)

مایکروسافت Azure یکی از گزینه‌های محبوب بین مهندسان داده و متخصصان یادگیری ماشین است که مجموعه‌ای از خدمات مانند Azure AI Bot Service، Custom Vision و Language Understanding را ارائه می‌دهد.

آی بی ام واتسون (IBM Watson)

Watson مجموعه‌ای از ابزارهای AI و NLP را در قالب رابط گرافیکی یا API ارائه می‌دهد، مانند Watsonx Assistant و Watson Studio.

سرویس OpenAI

همان‌طور که می‌دانید شرکت OpenAI با مدل‌هایی مانند ChatGPT و DALL-E شناخته می‌شود. این شرکت، APIهای قدرتمندی ارائه می‌دهد که به شرکت‌ها اجازه می‌دهد موتورهای زبانی، تولید تصویر و پاسخ هوشمند را مستقیما در محصولات خود جاسازی کنند.

عامل هوش مصنوعی (AI Agents) یا چت‌ بات؟ تفاوت‌ ها و کاربرد هایسان را در مقاله زیر بخوانید.
تفاوت عامل هوش مصنوعی و چت‌ بات

سرویس AIaaS لیارا چگونه کار می‌ کند؟

سرویس هوش مصنوعی لیارا، راهی سریع و ساده برای استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی آماده می‌باشد. این سرویس به‌کمک APIهای RESTful و با هدف ساده‌سازی فرایند استفاده از هوش مصنوعی، بستری فراهم کرده که کاربران بدون نیاز به ساخت مدل، تنها با چند مرحله ساده بتوانند از هوش مصنوعی در پروژه‌های خود استفاده کنند.

فرض کنید که در برنامه dotNET خود، یک تابع تعریف کرده‌اید که با گرفتن دو ورودی نام شهر و واحد دما، دمای هوای شهر مذکور را در خروجی، برمی‌گرداند. کافی‌است:

۱. وارد پنل کاربری لیارا شوید.

۲. حساب شخصی یا تیمی مدنظرتان را انتخاب کنید.

۳. وارد منوی هوش مصنوعی شوید و گزینه‌ی ایجاد پروژه جدید را انتخاب کنید.

۴. نامی برای پروژه وارد کرده و یکی از پلن‌های هوش مصنوعی انتخاب کنید.

۵. پس از ساخت پروژه، یک baseURL اختصاصی و یک API Key دریافت می‌کنید.

۶. داده‌ی ورودی را از طریق درخواست HTTP به آدرس پروژه ارسال می‌کنید.

در نهایت پس از طی کردن مراحلی که بنا به پروژه خود نیاز دارید، سرویس AIaaS لیارا، نتیجه‌ی پردازش را عمدتا به‌صورت JSON به‌ شما برمی‌گرداند. تمام این فرایند بدون نیاز به دانش تخصصی در یادگیری ماشین، زیرساخت پیچیده یا نصب هیچ‌گونه ابزار جانبی انجام می‌شود و تنها با چند کلیک ساده، قابل استفاده است. برای مطالعه بیشتر به مستندات هوش مصنوعی لیارا مراجعه کنید.

به‌طور مثال، خروجی استفاده از OpenSDK در برنامه‌نویسی به‌صورت زیر است:

{
  "CreatedAt": "2025-05-28T10:20:11+00:00",
  "FinishReason": 3,
  "ContentTokenLogProbabilities": [],
  "RefusalTokenLogProbabilities": [],
  "Role": 2,
  "Content": [
    {
      "Kind": 0,
      "Text": "",
      "ImageUri": null,
      "ImageBytes": null,
      "ImageBytesMediaType": null,
      "ImageDetailLevel": null,
      "Refusal": null
    }
  ],
  "ToolCalls": [
    {
      "Kind": 0,
      "FunctionName": "GetCurrentWeather",
      "FunctionArguments": {},
      "Id": "call_wGFfwR2FWACyMDM4rJMoKyiv"
    }
  ],
  "Refusal": null,
  "FunctionCall": null,
  "Id": "6836e35c3a1fce8fd74032c4",
  "Model": "openai/gpt-4.1-mini",
  "SystemFingerprint": null,
  "Usage": {
    "OutputTokenCount": 16,
    "InputTokenCount": 89,
    "TotalTokenCount": 105,
    "OutputTokenDetails": {
      "ReasoningTokenCount": 0,
      "AudioTokenCount": 0
    },
    "InputTokenDetails": {
      "AudioTokenCount": 0,
      "CachedTokenCount": 0
    }
  }
}

نمودار قطعه کد JSON فوق، به شکل زیر است:

آینده AIaaS

هوش مصنوعی، روزگاری فقط در لایه‌های تحقیقاتی جریان داشت، اما امروز با مدل AIaaS، در مسیر تبدیل شدن به یک زیرساخت عمومی است. آینده این فناوری چیزی فراتر از ارائه مدل‌های آماده خواهد بود. سرویس‌هایی که نه تنها در دسترس‌تر، بلکه تطبیق‌پذیرتر و بی‌واسطه‌تر طراحی می‌شوند.

در نسل‌های جدید این سرویس‌ها، انتظار می‌رود چت‌بات‌ها و مدل‌های زبانی به سمت مکالماتی نزدیک به رفتار انسانی حرکت کنند.

همزمان با کاهش نیاز به دیتاست‌های اختصاصی، مدل‌های عمومی از پیش آموزش‌دیده تبدیل به هسته‌ی تصمیم‌سازی بسیاری از سیستم‌ها می‌شوند. این یعنی آینده AI برای بسیاری از شرکت‌ها، نه ساخت مدل از صفر، بلکه «ساخت محصول روی مدل‌های پایه» خواهد بود؛ مدل‌هایی که یاد می‌گیرند، اما برای شما تنظیم می‌شوند.

از طرف دیگر، رشد پلتفرم‌های low-code و ابزارهای مبتنی بر API، مرزهای بین تخصص داده و توسعه نرم‌افزار را کم‌رنگ‌تر خواهد کرد. توسعه‌دهنده‌ای که قبلاً فقط با UI و endpoint کار می‌کرد، حالا می‌تواند بدون دانش ماشین لرنینگ، قابلیت‌های پیچیده‌ تحلیلی یا زبانی را در سیستم خود پیاده‌سازی کند. این یعنی هوش مصنوعی به یک قابلیت مشترک تبدیل می‌شود.

با این حال، مسیر AIaaS بدون چالش نیست. سؤالاتی درباره‌ی منشأ داده‌های آموزشی، نحوه استفاده از خروجی مدل‌ها، شفافیت الگوریتم‌ها و اثرات جانبی بر شغل‌های انسانی، در حال تبدیل شدن به دغدغه‌های اصلی این صنعت‌اند. آینده‌ای که برای AIaaS ترسیم می‌شود، تنها به پیشرفت فنی وابسته نیست؛ بلکه به شیوه‌ای که این فناوری در ساختار انسانی و اخلاقی محصول گنجانده می‌شود نیز بستگی دارد.

در نهایت، AIaaS نه یک فناوری گذرا، بلکه زیرساختی خواهد بود که در لایه‌های محصول، تصمیم‌سازی، تجربه کاربر و رشد سازمانی تنیده می‌شود. مسیری که همین حالا هم شروع شده و آینده‌اش، نه متعلق به غول‌های تکنولوژی، بلکه در اختیار هر تیمی است که بخواهد هوش مصنوعی را «واقعاً» وارد محصول خود کند.

Flowise چیست؟ ابزاری قدرتمند برای توسعه و مدیریت هوش مصنوعی
Flowise چیست؟

چگونه AIaaS را پیاده‌سازی کنیم؟

در آخر اگر قصد دارید از هوش مصنوعی در اپلیکیشن خود استفاده کنید، اما نه زمانی برای ساخت مدل دارید، نه زیرساخت GPU اختصاصی دارید، سرویس هوش مصنوعی لیارا یک راهکار سریع برای این‌کار است. اما پیش از راه‌اندازی پروژه، چند نکته کلیدی وجود دارد که بهتر است در نظر داشته باشید. این چک لیست نیازهای فنی و زیرساختی را مشخص و به انتخاب بهترین ارائه دهنده خدمات AIaaS کمک می‌کند.

۱. انتخاب مدل مناسب: بررسی کنید که مدل‌هایی مانند تبدیل صوت به متن، پردازش تصویر یا پردازش زبان طبیعی در چه پلن‌هایی ارائه می‌شوند، و آیا محدودیتی در حجم یا نوع استفاده وجود دارد یا خیر.

۲. طراحی معماری API محور: سرویس‌های AIaaS معمولا از طریق API در اختیار توسعه‌أهنده قرار می‌گیرند. مطمئن شوید برنامه‌تان ساختار مناسبی برای مصرف و مدیریت پاسخ‌های API دارد.

۳. ملاحظات امنیتی: اطمینان حاصل کنید که داده‌های حساس رمزگذاری شده و از ارسال مستقیم کلید API در سمت کاربر اجتناب شده است. در صورت نیاز به حریم خصوصی بیشتر، از تکنیک‌های پیش‌پردازش و ناشناس‌سازی داده‌ها استفاده کنید.

۴. تحلیل نتایج: پاسخ‌های مدل را لاگ‌ کنید، برای آن‌ها معیار کیفیت تعریف کرده و در صورت امکان از A/B تست برای بهینه‌سازی خروجی استفاده کنید.

۵. یکپارچه‌سازی با ابزارهای اتوماسیون: اگر از برنامه‌هایی مانند n8n، Zapier یا CRMهای شخصی‌سازی شده استفاده می‌کنید، بررسی کنید که API سرویس هوش مصنوعی به این ابزارها قابل اتصال باشد.

۶. به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها: برخی مدل‌ها نسخه‌های جدیدتری ارائه می‌دهند که دقت یا کارایی بالاتری دارند. مستندسازی و نگهداری این نسخه‌ها اهمیت بالایی در تضمین عملکرد سیستم دارد.

با رعایت این موارد، می‌توانید به‌صورت اصولی و پایدار، هوش مصنوعی را به خدمات خود اضافه کنید.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی به‌عنوان سرویس، مسیری ساده اما قدرتمند برای استفاده از قابلیت‌های AI در محصولاتی‌ست که قرار نیست از صفر مدل بسازند. وقتی قرار است چیزی مثل تحلیل احساسات، چت‌بات، یا بینایی ماشین را در یک سیستم پیاده کنیم، AIaaS این امکان را می‌دهد که فقط با چند API و بدون نیاز به زیرساخت یا تیم متخصص، به نتیجه برسیم. این سرویس‌ها نه فقط از نظر هزینه و زمان، بلکه به‌خاطر مقیاس‌پذیری و سهولت یکپارچه‌سازی، انتخاب مناسبی برای بسیاری از پروژه‌ها هستند. البته محدودیت‌هایی هم دارند؛ مثل وابستگی به ارائه‌دهنده یا نبود کنترل روی جزئیات مدل. با این حال، برای خیلی از تیم‌ها، AIaaS دقیقاً همان چیزی است که اجازه می‌دهد «هوشمندی» به بخشی طبیعی از محصول تبدیل شود.

سوالات متداول

اگر API هوش مصنوعی از دسترس خارج شد، اپلیکیشن من چه می‌شود؟

اگر API از دسترس خارج شود، بخش‌های وابسته به آن در اپلیکیشن دچار اختلال یا توقف می‌شوند. برای جلوگیری از این مشکل، باید مکانیزم‌های fallback مثل پاسخ کش‌شده، retries یا پیام خطای کنترل‌شده پیاده‌سازی کنید تا تجربه کاربر حفظ شود.

آیا AIaaS برای کسب‌وکارهای کوچک هم مناسب است؟

بله، مدل پرداخت انعطاف‌پذیر و نیاز نداشتن به زیرساخت پیچیده، AIaaS را برای کسب‌وکارهای کوچک نیز قابل استفاده کرده است.

چه زمانی ساخت مدل اختصاصی بهتر از استفاده از AIaaS است؟

اگر نیاز به دقت بسیار بالا، کنترل کامل روی داده و منطق مدل یا استقلال از ارائه‌دهنده دارید، ساخت مدل داخلی توجیه‌پذیرتر است.

آیا برای استفاده از AIaaS نیاز به دانش برنامه‌نویسی است؟

خیر، بسیاری از پلتفرم‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس از رابط‌های گرافیکی و ابزارهای بدون کدنویسی (no-code) استفاده می‌کنند که حتی کاربران غیر فنی نیز می‌توانند به راحتی از آن‌ها بهره‌مند شوند.

آیا AIaaS خروجی مدل را همیشه با ثبات برمی‌گرداند؟

نه الزاماً. بسیاری از مدل‌های زبانی یا بینایی ماشین ممکن است در پاسخ‌های مشابه رفتارهای متفاوتی نشان دهند. لاگ‌گیری و اعتبارسنجی مداوم مهم است.

می‌توانم خروجی AIaaS را با داده‌های دیگر ترکیب کنم؟

بله، و این یکی از قدرت‌های اصلی آن است. معمولاً AIaaS بخشی از یک pipeline است، نه راه‌حل نهایی.

آیا باید همه چیز را با AIaaS انجام دهم؟

خیر. توصیه می‌شود فقط بخش‌هایی از سیستم را که نیازمند قابلیت هوشمند هستند با AIaaS پوشش دهید؛ نه تمام منطق سیستم را وابسته به آن کنید.

چطور بفهمم مدلی که استفاده می‌کنم مناسب نیاز من هست یا نه؟

با تست روی نمونه‌های واقعی پروژه، بررسی latency، دقت پاسخ، نحوه کنترل خطا، و هزینه بر حسب بار مصرفی.

چقدر امنیت داده‌ها در AIaaS تضمین‌شده است؟

امنیت داده‌ها در AIaaS به ارائه‌دهنده و نحوه‌ی پیاده‌سازی شما بستگی دارد. بیشتر سرویس‌های معتبر رمزنگاری در انتقال و ذخیره‌سازی دارند، اما برای داده‌های حساس باید ناشناس‌سازی، کنترل دسترسی و تنظیمات غیرفعال‌سازی ذخیره‌سازی موقت را جدی بگیرید.

اگر دیتای من فارسی باشد، AIaaS باز هم جواب می‌دهد؟

بستگی دارد. برخی APIها (مثل OpenAI یا Google) از فارسی پشتیبانی پایه دارند، اما دقت ممکن است پایین‌تر باشد. APIهای بومی مثل لیارا یا DeepFa ارائه‌های بهتری برای فارسی دارند.

می‌توانم از چند ارائه‌دهنده AIaaS به‌صورت هم‌زمان استفاده کنم؟

بله. در واقع، برای کاهش ریسک یا تنوع کارکرد، بسیاری از تیم‌ها از چند API مختلف برای وظایف مختلف استفاده می‌کنند (مثلاً Google برای NLP و AWS برای بینایی ماشین).

چطور هزینه‌های AIaaS را کنترل کنیم؟

با اعمال محدودیت روی تعداد درخواست‌ها، نظارت بر مصرف توکن‌ها، تحلیل دقیق billing و استفاده از caching یا پیش‌پردازش برای کاهش بار.