Programmeringsspråk för AI – vad ska du välja?

AI blir allt mer tillgängligt, men valet av programmeringsspråk är avgörande för vad du kan bygga. Här är guiden för att välja rätt.

Python

Python är kanske det viktigaste språket för AI och maskininlärning. Detta är till stor del på grund av det enorma ekosystemet av bibliotek och funktionalitet. Nästan oavsett vad du kan tänka dig göra finns det ett Python-bibliotek som kan hjälpa dig.

Dataanalys i Python

Python har många viktiga bibliotek för att arbeta med dataanalys och visualisering, till exempel Numpy, Pandas och Matplotlib. Detta är dina viktigaste verktyg för att analysera data, ta fram statistik och rita grafer.

Maskininlärning i Python

Scikit-learn är standardvalet för klassisk maskininlärning. Det används för allt från prognoser till segmentering av kunder. Du kan även bygga neurala nätverk, till exempel för bildigenkänning, med ramverk som Pytorch, Keras och Jax.

Generativ AI

Python är även stort inom generativ AI.

Med bibliotek som Langchain kan du bygga AI-agenter med LLM:er. Dessa kan hantera alla möjliga sorters uppgifter, från automatisering av kundsupport till planering av möten.

Med bibliotek som LlamaIndex kan du koppla på din privata data i dina agenter, vilket låter dig enkelt bygga en intern chatbot som kan svara på frågor om interna dokument.

Typescript

Typescript var inte särskilt relevant för maskininlärning, men det har seglat upp under senare tid, när LLM:er har vuxit fram. Stödet för Typescript från olika ramverk växer, och språket blir allt mer populärt.

Exempelvis finns både Langchain, Langgraph och LlamaIndex även för Typescript. Här har du alla verktyg du behöver för att bygga RAG-applikationer och AI-agenter. Kombinerat med andra ramverk för Typescript kan du även bygga en hemsida kring dina AI-agenter.

Användning i produktion

När AI-modeller ska flyttas från experiment till storskaliga IT-system ställs andra krav på prestanda och integration. Här kan du få nytta av språk som Java, Go, C# eller C++.

Dessa språk har ofta fördelar jämfört med Python när det gäller prestanda och robusthet, och används ofta i system där AI:n bara är en liten del av en stor, komplex arkitektur. Många företag väljer att träna sina modeller i Python, men köra dem i produktion med dessa språk.

Vilket språk bör jag välja?

Ditt val bör styras av dina mål:

• Utforskning & Dataanalys: Välj Python. Det stora ekosystemet är oslagbart för att testa idéer, analysera data och lära sig grunderna.

• Webb & Appar: Välj Python eller TypeScript. Båda är smidiga val för att bygga moderna applikationer som använder AI-modeller.

• Storskalig produktion: Prototypa i Python, men undersök om du bör produktionssätta i ditt befintliga systemspråk (t.ex. C# eller Java) för bästa prestanda och stabilitet.