399525768 e9d49e3c d444 416d bd33 7f71bb2ac2f8 (1)
API, هوش مصنوعی

چگونه مستندسازی API را برای کشف توسط هوش مصنوعی (AI Discoverability) بهینه کنیم؟

توسط . ارسال شده در

مستندسازی API ستون فقرات کشف‌پذیری است. مستندات API با ساختار مناسب اجازه می‌دهد یک API هم توسط انسان‌ها و هم توسط ماشین‌ها درک شود. این مستندات به سیستم می‌گوید API چگونه ساخته شده، چه کاری انجام می‌دهد و شامل متادیتای ارزشمند برای فیلتر و مرتب‌سازی‌های بیشتر است.

این بدان معناست که مستندسازی API برای یافتن، درک و استفاده هوش مصنوعی از API نیز حیاتی است. در واقع، با توجه به استفاده روزافزون APIها توسط عوامل هوش مصنوعی، حتی ممکن است اهمیت بیشتری داشته باشد.

مستندات خوب API برای کشف توسط هوش مصنوعی ضروری است، زیرا به هوش مصنوعی کمک می‌کند بفهمد هر نقطه پایانی چه دستورات HTTP را قبول می‌کند و در صورت بروز خطا چه کدهایی برگردانده می‌شوند. با توجه به این موضوع، برخی نکات و بهترین روش‌ها برای بهینه‌سازی مستندات API برای کشف توسط هوش مصنوعی ارائه می‌شود.

یافتن APIها و مستندات

هیچ راه‌حل کلی برای همه مسائل فنی وجود ندارد. این یعنی هوش مصنوعی باید APIها را از منابع متنوعی بررسی کند، از جمله مخازن عمومی API، موتورهای جستجو، کاتالوگ‌های API و اسناد داخلی.

یافتن API مناسب به ندرت ساده است. اما پس از یافتن یک API، باید ارزیابی شود. اینجاست که مستندسازی API اهمیت پیدا می‌کند. توضیحات دقیق به هوش مصنوعی می‌گوید API چه کاری انجام می‌دهد، از چه قالب‌های داده‌ای استفاده می‌کند، سیستم‌های احراز هویت چیستند و محدودیت‌های احتمالی آن چیست.

مستندات خوب API به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد مستقیماً با ماشین‌ها و کاربران انسانی صحبت کنند. برای بهبود این فرآیند، بهینه‌سازی موتور تولید (GEO) اهمیت پیدا کرده است. داده‌های واضح و دقیق، توضیحات نقطه پایانی، شرح پارامترها، نمونه کد، تماس‌های نمونه و موارد استفاده واقعی، همه به GEO کمک می‌کنند، زیرا زمینه لازم برای انتخاب API مناسب و بهبود درک آن فراهم می‌کنند.

استانداردی در حال ظهور به نام llms.txt، مشابه robots.txt اما برای هوش مصنوعی، نیز در کشف API مفید است، زیرا به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) می‌گوید دقیقاً چه چیزی را بررسی کنند، به جای اینکه هر مسیر سایت را ارزیابی کرده و حدس بزنند.

بهبود کشف‌پذیری API تضمین می‌کند که LLM همیشه به تازه‌ترین اطلاعات و داده‌ها دسترسی دارد. این همچنین یک بخش حیاتی از تولید با تقویت بازیابی (RAG) است، که اهمیت مستندات خوب API را دوچندان می‌کند، زیرا امکان کشف APIهای داخلی و عمومی را فراهم کرده و جزئیات دقیق و مرتبط را برای لایه تولید ارائه می‌دهد.

اهمیت توضیحات ساختاریافته

توضیحات ساختاریافته ستون فقرات کشف API هستند. مشخصات API مانند OpenAPI و AsyncAPI به عنوان نقشه راه عمل می‌کنند و به انسان‌ها و ماشین‌ها می‌گویند چه انتظاری از API داشته باشند. توضیحات ساختاریافته و استاندارد، تقریباً همه چیز را به هوش مصنوعی می‌گویند تا بدون نیاز به اسکن یا تحلیل متن از API استفاده کند. این نه تنها عملکرد AI را بهبود می‌بخشد، بلکه دقت و اعتمادپذیری آن را نیز افزایش می‌دهد.

مثال خوب: OpenAPI برای نقطه پایانی /v1/account در API Stripe:

/v1/account:
get:
description: <p>Retrieves the details of an account.</p>
operationId: GetAccount
parameters:
- description: Specifies which fields in the response should be expanded.
explode: true
in: query
name: expand
required: false
schema:
items:
maxLength: ۵۰۰۰
type: string
type: array
style: deepObject
responses:
'۲۰۰':
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/account'
description: Successful response.
default:
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/error'
description: Error response.
summary: Retrieve account

این توضیحات غنی به هوش مصنوعی می‌گوید چگونه با این نقطه پایانی تعامل داشته باشد بدون نیاز به منابع اضافی.

مثال بد:

paths:
/getData:
post:
description: Returns stuff
responses:
۲۰۰:
description: ok
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
data:
type: string

نام نقطه پایانی /getData بسیار کلی است و توضیحات مانند returns stuff یا ok هیچ اطلاعات مفیدی ارائه نمی‌دهند و خطاها را مشخص نمی‌کنند.

ترکیب زبان طبیعی و دقت

بیشتر کاربران AI با زبان طبیعی تعامل دارند. این یکی از بزرگترین مزایای استفاده از هوش مصنوعی است. کاربر می‌تواند از AI بپرسد: «چه APIهایی اجازه ارسال ایمیل می‌دهند؟» و AI نتایج مرتبط را برمی‌گرداند. مستندات API جایی است که زبان فنی و طبیعی با هم ملاقات می‌کنند.

برای کشف‌پذیری بهتر API توسط AI، توضیحات دقیق و منظم ارائه دهید. توضیحات کوتاه و مبهم، مانند مثال قبلی، مفید نیستند؛ توضیحات بیش از حد طولانی هم می‌تواند باعث سردرگمی AI و ارائه نتایج نادرست شود. ساختار مناسب و توضیحات دقیق، API را برای هوش مصنوعی قابل کشف و برای کاربران انسانی قابل خواندن می‌کند.

نمایش نمونه‌ها

ارائه مثال‌های واقعی و کاربردی از API، پلی بین انسان و AI است. درخواست‌ها و پاسخ‌های نمونه به کاربران انسانی نشان می‌دهد که API به درستی کار می‌کند و به AI زمینه لازم برای درک کاربرد واقعی را می‌دهد.

هرچه نمونه‌ها از عملکردهای متداول و جریان‌های کاری بیشتری ارائه شوند، کشف API توسط AI راحت‌تر می‌شود. برای مثال، یک API بانکی می‌تواند نمونه‌ای از احراز هویت و بررسی موجودی حساب ارائه دهد.

برای مستندسازی و اشتراک‌گذاری این ابزارها، بسیاری از ارائه‌دهندگان API به Model Context Protocol (MCP) روی آورده‌اند. MCP اجازه می‌دهد توسعه‌دهندگان متادیتای غنی شامل نقاط پایانی، روش‌های احراز هویت، پارامترها و ارتباط بین عملکردهای API را درج کنند. این کار باعث می‌شود AI نه تنها بداند API چه کاری انجام می‌دهد، بلکه ارتباط آن با سایر APIها، منابع داده یا جریان‌های کاری را نیز درک کند.

حفظ یکپارچگی

یکپارچگی برای کشف API حیاتی است. همچنین بخش مهمی از طراحی API است، زیرا استاندارد و قابل جایگزینی می‌کند. توسعه‌دهندگان نباید از ساختارها و قوانین نامنظم استفاده کنند.

به عنوان بهترین روش، قبل از توسعه API، یک ساختار مشخص تعریف کنید. این کار همچنین امکان طراحی API-اول را فراهم می‌کند که مزایای جانبی زیادی برای سازمان دارد.

یکپارچگی شامل نام‌گذاری و پیام‌های خطا نیز می‌شود. رعایت اصول طراحی RESTful باعث کشف، استفاده و درک بهتر API توسط AI می‌شود.

استفاده از ابزارهای مستندسازی API

از زمان آغازین، مستندسازی API پیشرفت زیادی کرده است. ابزارهایی مانند Swagger UI، Redoc و Postman Collections به ایجاد مستندات تمیز و سازگار کمک می‌کنند.

استفاده از تولیدکننده مستندات API اطمینان می‌دهد که مستندات همیشه دقیق و به‌روز هستند و همچنین برای SEO و کشف توسط AI بهینه می‌شوند. ابزارهای جدیدتر، مانند APIDog در MCP، مستندات را به صورت خودکار ایجاد می‌کنند و امکان دسترسی آن به منابع محلی مانند دستیارهای کدنویسی AI را فراهم می‌کنند.

نسخه‌بندی مناسب

مستندسازی API یک فعالیت یک‌بار مصرف نیست؛ یک فرآیند مداوم است. APIها دائماً تغییر می‌کنند و مستندات باید به‌روز باشند. استفاده از تگ‌ها، ساختاردهی صحیح، چنجلاگ‌ها، راهنمای مهاجرت و اطلاعیه‌های منسوخ شدن برای اطمینان از کشف API توسط AI ضروری است.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی در آینده حضور خواهد داشت. صرف زمان و منابع برای بهینه‌سازی مستندات API سرمایه‌گذاری در آینده API است.

سرمایه‌گذاری در مستندسازی API یک بهترین روش کلی برای طراحان API است. بهینه‌سازی مستندات برای کشف توسط AI باعث می‌شود API برای کاربران فعلی قابل استفاده‌تر و همزمان برای هوش مصنوعی و موتورهای جستجو قابل کشف‌تر باشد.

داده‌های ساختاریافته، تعاریف واضح، متادیتای سازگار، توضیحات جامع و نمونه‌های کاربردی، همه به AI کمک می‌کنند API مناسب را پیدا کند و تجربه کاربری را بهبود می‌بخشند. بهینه‌سازی مستندات API، کاری ارزشمند و ضروری است.

قبلیآینده حریم خصوصی داده‌های سلامت با APIها چگونه خواهد بود؟
بعدیچگونه APIهای GraphQL را برای عوامل هوش مصنوعی آماده کنیم؟

دیدگاهتان را بنویسید

سبد خرید
علاقه‌مندی‌ها
مشاهدات اخیر
دسته بندی ها