RESTful API-এর জন্য টাইপ-নির্দেশিত প্রোগ্রাম সিন্থেসিস

1 ভূমিকা

সফটওয়্যার-এজ-এ-সার্ভিস এবং মাইক্রোসার্ভিস আর্কিটেকচারের উত্থানের সাথে সাথে, RESTful API-গুলি আধুনিক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে সর্বব্যাপী হয়ে উঠেছে। Slack, Stripe এবং AWS-এর মতো পরিষেবাগুলি শত শত পদ্ধতি সহ বিস্তৃত API অফার করে, যা ডেভেলপারদের জন্য তাদের কাজের জন্য সঠিক পদ্ধতির সংমিশ্রণ খুঁজে পাওয়ার উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে।

APIphany RESTful API-এর জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা কম্পোনেন্ট-ভিত্তিক সিন্থেসিসের মাধ্যমে এই চ্যালেঞ্জটি মোকাবেলা করে। সিস্টেমটি ব্যবহারকারীর অভিপ্রায় নির্দিষ্ট করতে এবং অনুসন্ধান প্রক্রিয়াকে নির্দেশিত করতে সুনির্দিষ্ট সিম্যান্টিক টাইপ ব্যবহার করে, উচ্চ-স্তরের বিবরণী থেকে স্বয়ংক্রিয় প্রোগ্রাম সিন্থেসিস সক্ষম করে।

2 পটভূমি ও সম্পর্কিত কাজ

2.1 কম্পোনেন্ট-ভিত্তিক সিন্থেসিস

কম্পোনেন্ট-ভিত্তিক প্রোগ্রাম সিন্থেসিস Java, Scala এবং Haskell-এর মতো ভাষাগুলিতে API নেভিগেট করতে সফলভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে। এই সিন্থেসাইজারগুলি টাইপ সিগনেচার এবং ইনপুট-আউটপুট উদাহরণ নেয় API কলগুলিকে কাঙ্ক্ষিত আচরণের সাথে কম্পোজ করে এমন প্রোগ্রাম স্নিপেট তৈরি করার জন্য।

2.2 RESTful API-এর চ্যালেঞ্জসমূহ

তিনটি প্রধান চ্যালেঞ্জ কম্পোনেন্ট-ভিত্তিক সিন্থেসিসকে RESTful API-তে প্রয়োগ করা জটিল করে তোলে: (১) API বিবরণীতে সুনির্দিষ্ট সিম্যান্টিক টাইপের অভাব, (২) আধা-কাঠামোগত ডেটা র‍্যাংলিং-এর প্রয়োজনীয়তা, এবং (৩) সিন্থেসিসের সময় API কল এক্সিকিউট করার নিরাপত্তা সংক্রান্ত উদ্বেগ।

3 APIphany আর্কিটেকচার

3.1 সিম্যান্টিক টাইপ ইনফারেন্স

APIphany একটি টাইপ ইনফারেন্স অ্যালগরিদম প্রবর্তন করে যা REST স্পেসিফিকেশনকে সিম্যান্টিক টাইপ দিয়ে সমৃদ্ধ করে। এটি ব্যবহারকারীর অভিপ্রায়ের আরও সুনির্দিষ্ট বিবরণী সক্ষম করে এবং সিন্থেসিস প্রক্রিয়াকে আরও কার্যকরভাবে নির্দেশনা দেয়।

3.2 ডেটা র‍্যাংলিং সিন্থেসিস

সিস্টেমটিতে RESTful API-এর সাথে কাজ করার সময় সাধারণভাবে সম্মুখীন হওয়া আধা-কাঠামোগত ডেটা, যার মধ্যে JSON অবজেক্ট এবং অ্যারে অন্তর্ভুক্ত, র‍্যাংলিং করার জন্য দক্ষ সিন্থেসিস কৌশল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

3.3 সিমুলেটেড এক্সিকিউশন

APIphany সিন্থেসিসের সময় প্রকৃত API কল এক্সিকিউট করা এড়াতে সিমুলেটেড এক্সিকিউশন নিয়োগ করে, যা সিন্থেসিসের যথার্থতা বজায় রাখার সময় নিরাপত্তা এবং কার্যকারিতার উদ্বেগগুলি মোকাবেলা করে।

4 প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

4.1 টাইপ সিস্টেম ফর্মালিজম

APIphany-এ টাইপ সিস্টেমটি সিম্যান্টিক অ্যানোটেশন সহ স্ট্যান্ডার্ড টাইপ সিস্টেমগুলিকে প্রসারিত করে। মূল টাইপ জাজমেন্টটি নিম্নরূপে ফর্মালাইজ করা হয়েছে:

$\Gamma \vdash e : \tau \Rightarrow \phi$

যেখানে $\Gamma$ হল টাইপ এনভায়রনমেন্ট, $e$ হল এক্সপ্রেশন, $\tau$ হল বেস টাইপ, এবং $\phi$ হল সিম্যান্টিক রিফাইনমেন্ট যা এক্সপ্রেশনের আচরণ ক্যাপচার করে।

4.2 সিন্থেসিস অ্যালগরিদম

সিন্থেসিস অ্যালগরিদম ব্যাকট্র্যাকিং সহ টাইপ-নির্দেশিত অনুসন্ধান ব্যবহার করে। অনুসন্ধানের স্থানটি নিম্নরূপ সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে:

$P := \text{apiCall}(p_1, \dots, p_n) \mid \text{map}(P, \lambda x. P) \mid \text{filter}(P, \lambda x. P) \mid \text{compose}(P, P)$

অ্যালগরিদমটি টাইপ সীমাবদ্ধতা এবং সিম্যান্টিক রিফাইনমেন্ট ব্যবহার করে তাড়াতাড়ি অবৈধ প্রার্থীদের ছাঁটাই করে।

5 পরীক্ষামূলক মূল্যায়ন

5.1 পদ্ধতি

APIphany-কে তিনটি বাস্তব-বিশ্বের API (Slack, Stripe, GitHub) নিয়ে মূল্যায়ন করা হয়েছিল GitHub রিপোজিটরি এবং StackOverflow থেকে নেওয়া ৩২টি টাস্ক সহ। টাস্কগুলিতে সাধারণ ইন্টিগ্রেশন দৃশ্যকল্প অন্তর্ভুক্ত ছিল যেমন Slack চ্যানেল থেকে সদস্যের ইমেল পুনরুদ্ধার করা এবং Stripe থেকে পেমেন্ট ডেটা প্রক্রিয়া করা।

5.2 ফলাফল ও কার্যকারিতা

APIphany ৩২টি টাস্কের মধ্যে ২৯টির জন্য সফলভাবে সঠিক সমাধান খুঁজে পেয়েছে (৯০.৬% সাফল্যের হার)। এর মধ্যে, ২৩টি সমাধান শীর্ষ দশ সিন্থেসিস ফলাফলের মধ্যে রিপোর্ট করা হয়েছে, যা টাইপ-নির্দেশিত পদ্ধতির কার্যকারিতা প্রদর্শন করে।

6 কোড উদাহরণ

Slack চ্যানেল সদস্যের ইমেল পুনরুদ্ধারের জন্য উদাহরণ সিন্থেসিস টাস্ক:

// ইনপুট স্পেসিফিকেশন
টাইপ: ChannelName -> List[Email]

// সিন্থেসাইজড সমাধান
function getChannelEmails(channelName) {
  const channels = conversations_list();
  const targetChannel = channels.find(c => c.name === channelName);
  const memberIds = conversations_members(targetChannel.id);
  return memberIds.map(id => {
    const user = users_info(id);
    return user.profile.email;
  });
}

7 ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও দিকনির্দেশ

APIphany-এর পদ্ধতিকে অন্যান্য ডোমেনে প্রসারিত করা যেতে পারে যার মধ্যে রয়েছে:

• টাইপ ইন্ট্রোস্পেকশন সহ GraphQL API সিন্থেসিস
• ক্লাউড-নেটিভ অ্যাপ্লিকেশনে মাইক্রোসার্ভিস অর্কেস্ট্রেশন
• ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) ডিভাইস ইন্টিগ্রেশন
• এন্টারপ্রাইজ সিস্টেম ইন্টিগ্রেশন এবং লিগ্যাসি API আধুনিকীকরণ

ভবিষ্যতের কাজের মধ্যে রয়েছে更好的 টাইপ ইনফারেন্সের জন্য মেশিন লার্নিং ইন্টিগ্রেট করা এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস API প্যাটার্নের জন্য সমর্থন প্রসারিত করা।

8 মূল বিশ্লেষণ

APIphany ওয়েব API-এর জন্য প্রোগ্রাম সিন্থেসিসে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে, যা পূর্ববর্তী পদ্ধতিগুলিকে সীমাবদ্ধ করেছে এমন মৌলিক চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করে। সিম্যান্টিক টাইপগুলিকে কম্পোনেন্ট-ভিত্তিক সিন্থেসিসের সাথে একীভূত করা একটি শক্তিশালী ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করে যা ফর্মাল পদ্ধতি এবং ব্যবহারিক API ইন্টিগ্রেশন কাজের মধ্যে ব্যবধান পূরণ করে।

APIphany-এ টাইপ ইনফারেন্স মেকানিজম Liquid Haskell [1]-এর মতো ভাষায় রিফাইনমেন্ট টাইপ সিস্টেমের সাথে ধারণাগত সাদৃশ্য ভাগ করে, কিন্তু REST API-এর গতিশীল, আধা-কাঠামোগত বিশ্বের জন্য এই ধারণাগুলিকে খাপ খায়। এই খাপ খাওয়ানো গুরুত্বপূর্ণ কারণ, স্ট্যাটিক্যালি-টাইপড ভাষাগুলির বিপরীতে যেখানে টাইপগুলি স্পষ্ট, REST API-গুলি প্রায়শই JSON স্কিমার উপর নির্ভর করে যা কাঠামোগত কিন্তু সিম্যান্টিক টাইপিং তথ্য প্রদান করে না।

সিমুলেটেড এক্সিকিউশন কৌশলটি বিশেষভাবে উদ্ভাবনী, প্রোগ্রাম ভেরিফিকেশন [2]-এ সিম্বলিক এক্সিকিউশন থেকে অনুপ্রেরণা নেয় কিন্তু এটিকে API সিন্থেসিসে প্রয়োগ করে। এই পদ্ধতিটি সিন্থেসিস প্রক্রিয়া চলাকালীন সম্ভাব্য ধ্বংসাত্মক API অপারেশন এক্সিকিউট করার গুরুত্বপূর্ণ নিরাপত্তা উদ্বেগ মোকাবেলা করে। একই ধরনের কৌশল ডাটাবেস ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজেশন [3]-এ ব্যবহার করা হয়েছে, কিন্তু APIphany সেগুলিকে মাল্টি-API প্রোগ্রাম সিন্থেসিসের আরও জটিল ডোমেনের জন্য খাপ খায়।

স্ট্রিং ট্রান্সফর্মেশনের জন্য FlashFill [4] বা কম্পোনেন্ট-ভিত্তিক সিন্থেসিসের জন্য SyPet [5]-এর মতো অন্যান্য সিন্থেসিস পদ্ধতির সাথে তুলনা করলে, APIphany প্রদর্শন করে কিভাবে ডোমেন-স্পেসিফিক জ্ঞান (REST API সেমান্টিক্স) নাটকীয়ভাবে সিন্থেসিস কার্যকারিতা উন্নত করতে পারে। বাস্তব-বিশ্বের কাজগুলিতে ৯০.৬% সাফল্যের হার জেনারেল-পারপাস সিন্থেসাইজার থেকে প্রত্যাশিত 것 থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি, এই হাইপোথিসিসকে সমর্থন করে যে ডোমেন-সচেতন সিন্থেসিস ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অপরিহার্য।

ডেটা র‍্যাংলিং কম্পোনেন্ট API ইন্টিগ্রেশনে একটি মৌলিক চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে: API ডেটা ফরম্যাট এবং অ্যাপ্লিকেশনের প্রয়োজনীয়তার মধ্যে ইম্পিডেন্স মিসম্যাচ। এই সমস্যাটি ETL (এক্সট্রাক্ট, ট্রান্সফর্ম, লোড) প্রক্রিয়ায় ডেটা ট্রান্সফর্মেশন চ্যালেঞ্জের কথা স্মরণ করিয়ে দেয় [6], কিন্তু APIphany এটিকে ম্যানুয়াল স্পেসিফিকেশনের পরিবর্তে সিন্থেসিসের মাধ্যমে সমাধান করে। এই পদ্ধতিটি সম্ভাব্যভাবে ভবিষ্যতের API ডিজাইন অনুশীলনকে প্রভাবিত করতে পারে, API স্পেসিফিকেশনে আরও পদ্ধতিগত টাইপ তথ্যকে উত্সাহিত করতে পারে।

ভবিষ্যতের দিকে তাকিয়ে, APIphany-এর কৌশলগুলি API কোড জেনারেশনের জন্য বড় ভাষা মডেলের সাথে একীভূত করা যেতে পারে। যদিও GPT-3 [7]-এর মতো মডেলগুলি কোড জেনারেশনের জন্য চিত্তাকর্ষক ক্ষমতা দেখায়, তাদের টাইপ-নির্দেশিত সিন্থেসিসের সিম্যান্টিক স্পষ্টতা এবং নিরাপত্তা গ্যারান্টির অভাব রয়েছে। নিউরাল জেনারেশনকে টাইপ-নির্দেশিত ভেরিফিকেশনের সাথে মিলিত একটি হাইব্রিড পদ্ধতি ব্যবহারিক প্রোগ্রাম সিন্থেসিসের পরবর্তী সীমানা উপস্থাপন করতে পারে।

9 তথ্যসূত্র

1. Vazou, N., et al. "Refinement types for Haskell." ICFP 2014.
2. Baldoni, R., et al. "A survey of symbolic execution techniques." ACM Computing Surveys 2018.
3. Neumann, T. "Efficiently compiling efficient query plans for modern hardware." VLDB 2011.
4. Gulwani, S. "Automating string processing in spreadsheets using input-output examples." POPL 2011.
5. Feng, Y., et al. "Component-based synthesis for complex APIs." OOPSLA 2017.
6. Vassiliadis, P. "A survey of extract-transform-load technology." IJDWM 2009.
7. Brown, T., et al. "Language models are few-shot learners." NeurIPS 2020.
8. Polikarpova, N., et al. "Program synthesis from polymorphic refinement types." PLDI 2016.