書名: API設計模式|簡化整合的訊息交換技術 (1版)
作者: Olaf Zimmermann等
譯者: 洪國超
版次: 1
ISBN: 9786263248533
出版社: 碁峰
出版日期: 2024/07
書籍開數、尺寸: 18開
頁數: 544
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定價: 850
售價: 723
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【簡介】 「本書綜合了理論與實務,包含許多深度見解但不失大局觀。這些見解基於豐富的實務經驗,並以嚴謹的學術方式撰寫,同時結合從業人員的回饋。我深信本書會為社群帶來幫助。」 —PROF. DR. DR. H. C. FRANK LEYMANN, MANAGING DIRECTOR, INSTITUTE OF ARCHITECTURE OF APPLICATION SYSTEMS, UNIVERSITY OF STUTTGART 適用於任何領域、技術或平台的API設計模式 API為各組織及生態系帶來突破性創新及數位轉型。架構師、設計師及開發者們需要專業設計指南,以建立友善、可信賴且高效的API。本書解決複雜的API通訊及內容,介紹可用於任何技術或平台的API設計方針。 集結五位作者撰寫的專業內容,從專案啟動、設定目標,到定義需求、細化設計、規劃演進以及建立實用文件,涵蓋整個API生命週期。本書將眾多實務者的集體智慧整合為44個API設計模式,使用背景、優缺點、概念解決方案及具體範例來解釋,並以兩個不同產業的專案,就領域模型、執行案例、決策敘事及套用模式作一致性解釋,使這些設計模式更易理解。 ‧以設計模式識別及克服API設計挑戰 ‧合理擴增API端點及服務 ‧設計請求和回應訊息的形式 ‧提升訊息設計品質 ‧API演進計畫 ‧API文件撰寫及溝通 ‧結合設計模式以解決實際問題,並做出最佳取捨 撰寫本書的團隊是架構師和開發人員的黃金組合,由經驗豐富的產業專家、模式社群領導者,以及學界研究員與講師所組成。作者們忠實地運用模式概念,將從包含設計力的問題情境中帶往概念性解決方案,包括具體的範例以及相關的模式建議。 許多模式都透過模式會議的指導與寫作者研討會,漸進且反覆地改善與加強,從中凝聚眾人知識得到結論。 本書提供多種API設計空間觀點,從規模與架構到訊息表現結構和品質屬性驅動設計,再到API演進。其模式語言可透過不同的途徑來瀏覽,包括專案階段和結構元素。全書分以五種類別共介紹44種模式,每個模式都有專屬的圖示幫助表達其本質,用作為助記符號及描繪API與其元素。 本書在提供決策模型中採取了獨特且新穎的一步,蒐集關於應用程式的重複出現問題、選項及標準,提供逐步、容易遵循的設計指南,且不會過度簡化API設計固有的複雜性。 本書結合理論與豐富的實務經驗為基礎,包含大量有價值的深刻建議而不失大局,並以學術性的嚴謹和從業人員社群的回饋方式記錄。不論是現在或是未來,與API設計與演進有關的研究、開發及教育的API設計人員,都將從模式中獲益。 【目錄】 叢書編輯 Vaughn Vernon推薦序 Frank Leymann推薦序 前言 致謝 關於作者 Part 1 基礎及敘事 第1章 應用程式介面(API)基礎 從本地介面到遠端API API 設計中的決策驅動要素 遠端API領域模型 第2章 Lakeside Mutual案例研究 業務背景及需求 架構概觀 API設計活動 API規範目標 第3章 API決策敘事 序幕:以模式作為決策選項,力量作為決策準則 基礎API決策與模式 API角色及職責決策 選擇訊息表現模式 插曲:Lakeside Mutual案例的職責及結構模式 治理API品質 API品質改善決策 API演進決策 插曲:Lakeside Mutual案例的品質及演進模式 Part 2 模式 第4章 模式語言介紹 定位及範圍 模式:原因及方法 模式導覽 基礎:API 可見性與整合類型 基本結構模式 第5章 定義端點型態與操作 API角色與職責介紹 端點角色(又稱服務粒度) 操作職責 第6章 設計請求與回應訊息表現 訊息表現設計介紹 元素刻板 特殊目的表現 第7章 改善訊息設計品質 API品質介紹 訊息粒度 客戶端驅動訊息內容(即:回應塑形) 訊息交換最佳化(即:溝通效率) 第8章 演進 API API演進介紹 版本控制和相容性管理 生命週期管理保證 第9章 API規約文件與傳達 API文件介紹 文件模式 Part 3 模式實戰(現在和過去) 第10章 真實世界的模式故事 瑞士抵押貸款業務的大規模業務流程整合 建築營造業的報價和訂單處理 第 11 章 結論 簡短回顧 API研究:模式重構,MDSL及更多 API的未來 其他資源 最終備註 附錄A 端點識別與模式選擇指南 附錄B Lakeside Mutual案例實現 附錄C 微服務領域特定語言(MDSL)

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• 流程自動化 • 客製化聊天內容 • 延伸聊天範圍 • 整合 AI 功能 1-2 註冊 OpenAI API 帳戶 • 檢查目前用量 • 成為付費會員 • 限制使用額度 1-3 利用 Playground 熟悉 API • 可用的 API 模式與模型 • 認識 Chat API 的三種角色 • 保持對答脈絡 第 2 章 使用 Python 呼叫 API 2-1 使用官方 openai 套件 • 安裝與使用 openai 套件 • 直接透過模組使用 API • 傳遞多筆訊息 • 設定與隱藏金鑰的方法 2-2 認識 token • 使用 tokenizer 頁面檢視 token • 使用 tiktoken 套件計算精確 token 數 • ChatML 標記語言 2-3 使用 Python requests 模組呼叫 API • OpenAI API 的 HTTP 規格 • 使用 Python requests 模組 • 利用 curl 工具快速測試 API 2-4 加入組織成員 • 使用 API 時指定扣款組織 • 在 HTTP 表頭中指定組織 第 3 章 API 參數解析與錯誤處理 3-1 事前準備 3-2 控制生成訊息與 token 數量 • 指定生成的訊息數量 - n • 設定詞彙黑名單 - stop • 設定回覆語句的 tokens 數量上限 - max_tokens 3-3 控制回覆內容的變化性 • 讓回覆更具彈性 - temperature • 控制詞彙的豐富度 - top_p • 控制詞彙的重複性 - presence_penalty 與 frequency_penalty • 調整特定 token 的分數 - logi-bias • 固定可預測的輸出 - seed 3-4 串流輸出 • 可循序傳回結果的迭代器 (iterator) - stream • 串流多個語句 3-5 進階控制 • 控制輸出格式 - response_format • 取得底層 HTTP 回應內容 • 有眼睛的模型 - gpt-4-vision (GPT-4V) 3-6 錯誤處理與使用限制 • 使用例外機制處理錯誤 • API 存取限制 第 4 章 打造自己的 ChatGPT 4-1 文字模式簡易聊天程式 4-2 加入聊天記錄維持聊天脈絡 4-3 串流版本的聊天程式 4-4 儲存歷史紀錄下次繼續聊 • 掛接 Google 雲端硬碟 • 製作復原/儲存歷史紀錄的函式 第 5 章 突破時空限制–整合搜尋功能 5-1 用搜尋網頁幫 AI 補充知識 • 使用 Google 搜尋 5-2 整合搜尋結果讓 AI 跟上時代 5-3 使用 Google Search JSON API • 建立搜尋引擎 ID • 取得 API 金鑰 • 使用 HTTP API 取得搜尋結果 • 使用客製模組 第 6 章 讓 AI 幫 AI –自動串接流程 6-1 從 ChatGPT 外掛得到的啟示 • 準備工作 • 搭配串流/非串流模式的工具函式 6-2 由 AI 自動判斷要額外進行的工作 • 讓 AI 自行決定是否需要搜尋 • 撰寫判斷是否需要搜尋的工具函式 • 可自行判斷是否進行網路搜尋的聊天程式 6-3 可建構外掛系統的 Function Calling 機制 • 告知語言模型可用的外部工具函式 • 取得語言模型的建議 • 執行函式並傳回結果 • 同時叫用多個函式 (parallel function calling) • 以串流方式使用 function calling 6-4 建立 API 外掛系統 • 建立外部工具函式參考表 • 建立協助 function calling 的工具函式 • 建立 function_calling 版的 get_reply_f() 函式 • 建立 function calling 版本的 chat_f() 函式 • 循序叫用函式 第 7 章 網頁版聊天程式與文字生圖 Image API 7-1 準備工作 7-2 使用 gradio 套件快速建立網頁程式 • 安裝與使用 gradio • 使用串流方式顯示輸出 • 客製使用者介面 7-3 使用 DALL‧E 的 Image API • Image API 用法 • 建立文字生圖像網址的函式 • 包裝成生成 markdown 語法的函式 第 8 章 Assistants API —快速開發助理應用程式 8-1 什麼是 Assistants API • Assistants API 的定價 • Assistants API 的基本元件 • 建立 Assistant • 建立 Thread 與 Message • 建立 Run 執行任務 • 顯示討論串內的所有訊息 8-2 Assistants API 物件用法 • 建立新討論串直接執行 • 建立對話函式 • 取消執行 • 檢視執行記錄 • 刪除討論串 • 上傳文件增添知識庫 • 修改助理的檔案清單設定 • 刪除文件 • 列出所有助理 8-3 使用內建工具 • Code interpreter • Retrieval 檢索器 - RAG • Function calling 第 9 章 AI 助理開發實戰 9-1 看截圖就能生出類似網頁的小助理 • 使用 GPT-4-Vision 建立網頁模板 • 建立 function calling 9-2 自動串接 API - 取得真正資料 • 串接 API 程式碼 • 製作天氣預報網頁 9-3 SQL 資料庫查詢助理 • 下載資料 • 建立 SQL 資料庫 • 建立相關函式 • 建立 SQL 助理 第 10 章 設計 LINE AI 聊天機器人 10-1 設計簡易的 LINE 聊天機器人 • Messaging API • Replit 線上開發環境 • 實作 LINE 聊天機器人 • 設定環境變數 • 執行程式 • 串接程式與通道 • 測試聊天機器人 10-2 升級為 AI 聊天機器人 • 設定環境變數 • 修改程式碼 • 執行與測試 10-3 OpenAI 變化圖像的功能 10-4 可控制變化內容的 create_edit 函式 • ChatGPT code interpreter 工具來幫忙 • 讓 LINE 也能變化圖像背景 10-5 圖片解讀機器人 • 讓 LINE 也能解讀圖像 第 11 章 把 AI 帶到 Discord 11-1 建立第一個 Discord 機器人 • 前置作業 • 建立 Discord 開發者應用程式 • 取得 TOKEN • 將 Discord 機器人加入伺服器 11-2 建立回聲機器人 • 複製 Replit 專案:回聲機器人 • 程式碼詳解:回聲機器人 11-3 讓 Discord 機器人只處理指名給自己的訊息 • 複製 Replit 專案:指名道姓機器人 • 程式碼詳解:指名道姓機器人 11-4 加入 AI 的 Discord 機器人 • 複製 Replit 專案:加入 AI 大腦的機器人 第 12 章 AI 客製化投資理財應用實戰 12-1 能抓取證交所資料的 Discord 機器人 • 複製 Replit 專案:能抓取證交所資料的 Discord 機器人 • 抓取大盤資料 • 抓取個股股價資料 • 抓取個股本益比、殖利率及淨值比資料 • 斜線指令:main.py 12-2 StockGPT:專業的證券分析機器人 • 複製 Replit 專案:StockGPT • 抓取新聞資料 • AI 幫你來分析 12-3 加入按鈕指令來優化使用者體驗 • 複製 Replit 專案:按鈕版的 StockGPT • 按鈕指令:main.py 第 13 章 自媒體業者必看!使用 AI 自動生成高品質字幕與旁白 13-1 使用 PyTube 套件輕鬆下載 YouTube 檔案 • 複製 Replit 專案:輕鬆下載 YouTube 檔案 • 程式碼詳解:輕鬆下載 YouTube 檔案 13-2 使用 Whisper 模型從語音轉出字幕檔 • 複製 Replit 專案:從音訊檔轉出字幕檔 • 程式碼詳解:從音訊檔轉出字幕檔 13-3 影片不是中文的?讓 AI 變出中文字幕! • 複製 Replit 專案:讓 AI 變出中文字幕 • 程式碼詳解:讓 AI 變出中文字幕 13-4 利用 TTS 模型生成旁白配音 • 複製 Replit 專案:TTS 文字轉語音 • 程式碼詳解:TTS 文字轉語音 第 14 章 GPTs Action 開發 14-1 客製的 ChatGPT - 台鐵時刻表專家簡介 14-2 使用 TDX 平台查詢台鐵資訊 • 查詢所有車站基本資料 • 指定起迄站代號查詢時刻表 • 取得驗證資訊 • 以驗證身分方式使用 API 14-3 GPTs action 實作入門 - 以查詢台鐵車站代號為例 • 建立客製版本的 ChatGPT • Action 基本架構 • API 規格檔 • 後端程式 • 測試 action 14-4 加入時刻表查詢功能 • 修改 API 規格檔 • 修改後端程式 • 測試 Action • 儲存客製的 ChatGPT 14-5 身分驗證 - 使用 API 金鑰 • 設定金鑰 • 啟用金鑰 • 修改後端程式 • 測試 Action 14-6 身分驗證 - 串接 Google 帳號 • OAuth 認證基本流程 • 執行後端程式 • 設定串接 Google 帳號 • 設定 action 認證方式 • 實際測試 • 後端程式解說 • 登出帳戶 附錄 A 微軟 Azure OpenAI API 的差異與注意事項 A-1 部署模型 • 建立資源 • 部署模型 • 使用遊樂場測試部署的模型 A-2 建立用戶端物件測試 API • 建立用戶端物件 • 預設啟用內容篩選機制 • 調整內容篩選層級 • 串流輸出時的注意事項

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