LLM API Engine: 自然言語によるAPIの迅速な生成とデプロイメント

はじめに

このプロジェクトは、Large Language Model（LLM）とインテリジェントなウェブクローリング技術を活用し、ユーザーが自然言語記述によってカスタムAPIを作成できるように設計されたオープンソースプロジェクトです。主な機能には、自動データ構造生成、リアルタイムデータ更新、構造化データ出力、柔軟なデプロイオプションなどがあります。LLM API Engineは、Cloudflare Workers、Vercel Edge Functions、AWS Lambdaなど、複数のプラットフォームへのAPIエンドポイントのデプロイをサポートするモジュラーアーキテクチャを備えています。

機能一覧

• テキストからAPIへの変換シンプルな自然言語記述でAPIを生成。
• データ構造の自動生成OpenAI技術によるデータ構造の自動生成。
• インテリジェント・ウェブ・クローリングFirecrawl技術によるWebページデータのクローリング。
• リアルタイムのデータ更新時間指定クロールとリアルタイムデータ更新をサポート。
• 即時のAPIデプロイメントAPIエンドポイントの迅速なデプロイ。
• 構造化データ出力出力データをJSONスキーマで検証します。
• キャッシュとストレージ・アーキテクチャキャッシュとストレージにRedisを使用。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. クローン倉庫::

   git clone https://github.com/developersdigest/llm-api-engine.git
cd llm-api-engine

2. 依存関係のインストール::

   npmインストール

3. 環境変数ファイルの作成プロジェクトのルート・ディレクトリに作成環境ファイルに以下の変数を追加する：

   OPENAI_API_KEY=your_openai_key
FIRECRAWL_API_KEY=your_firecrawl_key
UPSTASH_REDIS_REST_URL=あなたの_redis_url
UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN=あなたの_redis_token
next_public_api_route=http://localhost:3000

4. 開発サーバーの実行::

   npm run dev

ブラウザを開いてアクセスするhttp://localhost:3000アプリを見る

機能 操作の流れ

1. APIエンドポイントの作成::
   • アプリケーションのホームページにアクセスし、"Create New API "ボタンをクリックする。
   • API名と説明を入力し、データソースのタイプ（例：ウェブクローリング）を選択します。
   • 自然言語を使用して、必要なデータ構造とクロールルールを記述する。
   • Generate API "ボタンをクリックすると、APIエンドポイントとデータ構造が自動的に生成されます。
2. APIの設定と管理::
   • API管理画面で、作成したAPIの一覧を表示します。
   • APIをクリックすると詳細ページに移動し、API設定の編集、クロールログの表示、APIエンドポイントのテストができます。
   • RedisストレージAPIを使用して構成され、いつでも変更や更新が可能です。
3. APIエンドポイントの配置::
   • デプロイメント・プラットフォームを選択する（例：Vercel、AWS Lambdaなど）。
   • プラットフォーム要件に従ってデプロイパラメータを設定し、[Deploy]ボタンをクリックします。
   • デプロイ完了後、「API Management」画面でAPIエンドポイントのURLとステータスを確認できます。
4. APIエンドポイントの使用::
   • アプリケーションでAPIエンドポイントを呼び出し、構造化データを取得する。
   • JSON形式のデータを返すHTTPリクエストによるAPIエンドポイントへのアクセスをサポートします。